(8分)用动态规划解决0-1背包问题的跳跃点算法求解如下实例:n=4,c=12,v=(18,15,8,12),w=(10,2,3,4)。(要求:先写出计算公式,再写具体的
采用动态规划法解决0/1背包问题,其算法的时间复杂度为( )。(假设当前有n个物品,背包中物品重量和不超过W)A. T(n)= O(nW) B. &
importjava.util.Scanner;publicclassPackage01{intn;// 表示物品的数量intm;// 表示背包的最大重量int[]w;// 表示每一个物品的重量int[]v;// 表示每一个物品的价值int[][]f;// 用来表示状态转移方程publicvoidsovle(){// 初始化各初始条件init();// 首先构造第一行上inti=0,j=0;for(j=1;j<=m...
此问题形式化的描述是,给定c > 0, wi, vi, 1 <= i <= n(c为背包容量), 要找出一个n元0-1向量(x1, x2, ... , xn),xi ∈ {0, 1}, 1 <= i <= n, 使得∑ wixi (i 从 1 到 n 求和)<= c ,而且∑ wixi (i 从 1 到 n 求和)达到最大。因此0-1背包问题是一个特殊的整数规划...
这个问题的大问题是“将序号为1到n的物品放入容量为C的背包,求价值的最大值”,那么次大问题就是“将序号为1到i(i<n)的物品放入容量为w(w<C)的背包,求价值的最大值”。这个最大值我们记作OPT(i,w).那么我们就知道OPT(i-1,w-wi)等值。我们要如何从更小的问题的解推出OPT(i,w)的值呢?很显然有两...
百度试题 题目用动态规划算法解0-1背包问题:n=5,w=[2,9,4,6,7],p=[6,10,12,8,13],c=15。相关知识点: 试题来源: 解析 最优解为(1,0,1,0,1),最优值为31。 反馈 收藏
一、问题描述 二维费用的背包问题是指对于每件物品,具有两种不同的费用,选择这件物品必须同时付出这两种代价,对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量),求选择物品可以得到最大的价值。 设第i件物品所需的两种代价分别为v[i]和u[i],两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U,物品的价值为w[i...
vals[n-1],self.dp(W, n-1)) def run(self): self.maxVals = self.dp(self.W, self.n) return self.maxVals table = np.loadtxt("table.csv", int) print("### DP algorithm to solve 0-1 knapsack problem ###") print("***table***") print(table) print("***") W = int(input...
用动态规划算法解0-1背包问题:n=5,w=[2,9,4,6,7],p=[6,10,12,8,13],c=15。 正确答案 最优解为(1,0,1,0,1),最优值为31。 答案解析 略
1.使用动态规划法和回溯法生成两个长字符串的最优化比对结果通过实际案例,领会 算法的执行效率。 2.掌握动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法的原理,并能够按其原理编程实现 解决0-1背包问题,以加深对上述方法的理解。 实验环境:VisualC++6.0 二.实验内容 ...