开始装包 ready_in = [] # 已经在背包里的数组 def fullbag(): # 初始化背包重量、放入物品数、放入物品价值 global m bagm = 0 items = 0 values = 0 # 定义将物品按照上述顺序放入背包到快满 for i in thing_cp: bagm += i[0] items += 1 values += i[1] ready
令dp[i][j]==x表示用前i个积木且总的高度<=j时能达到的最大高度为x. 初始化: dp全为0. 对于每种物品, 我们要做两种选择: 1. num[i]*high[i]>=limit[i]时, 做一次全然背包. 2. Num[i]*high[i]<limit[i]时, 须要把当前物品再分类, 然后做多次01背包就可以. 终于所求: dp[n][j]的最...
于是就有一种贪心策略:设used[j]表示dp[j]在阶段i时为true至少要用到多少枚第i种硬币,并尽量选择第一种情况。在dp[j-ai]为true时,如果dp[j]已经为true,则不执行dp转移,并令used[j]=0。否则执行dp[j] = dp[j] or dp[j - ai]的转移,并令used[j] = used[j - ai] + 1 多重背包问题可以将...
摘要:将多雏背包问题的贪心变换和两种求解算法,用于求解具有重量和体积两个约束的背包问题,分别将物品按价 重量、价 体积比的凸组合和无穷范数的定义获得两组混合“性价比”权值向量.再以该混合“性价比”权值为依据构造 两种贪心粒子群算法(WPS0,i~q,so)。数值试验表明,算法wPSO、infPSO不仅大大优于现有粒子群...
求解多维背包问题的贪心粒子群算法
在部分背包问题中,不是仅有一个物品最多可以取一部分,而其余物品要么全取要么不取。部分背包问题中的每个物品都可以被取一部分或者不取。因此,答案是F 解题思路:1.理解部分背包问题是在背包容量有限的情况下,选择物品放入背包以使得背包中的总价值最大化,但每个物品可以选择取一部分或者不取。2.贪心算法是一种策...
一眼多重背包,不过此题数据范围高达\(10^9\),直接稳了(指稳 TLE+MLE)。不过考虑一个错误的贪心,将所有物品按性价比\(\dfrac{w_i}{siz_i}\)从小到大排序然后贪心地取,每次能多取就多取,不过这个贪心显然是假的,反例随便举。不过这个贪心给了我们一点启发:对于两个满足\(\dfrac{w_i}{siz_i}<\dfrac...
二.贪心算法求解0-1背包问题1.贪心法的基本: ——从问题的某一个初始解逐步逼近给定的目标,以尽可能快的求得更好的。当达到某算法中的某一步不能继续前进时,算法停止 该算法存在问题: 1).不能保证求得的最后解是最佳的; 2).不能用来求最大或最解问题; 3).只能求满足某些约束条件的可行解的...
1一个背包问题变种(纯贪心)有一个最多能用m公斤的背包,现在有n种物品,每件的重量分别是W1,W2,...,Wn,物品能够分割(就是直接算单位重量)每件的价值分别为C1,C2,...,Cn.若的每种物品的件数足够多.求旅行者能获得的最大总价值.DEP C.说错了,每件物品最多只能取两件 2一个背包问题变种(纯贪心)有...
一个背包问题变种(纯贪心)有一个最多能用m公斤的背包,现在有n种物品,每件的重量分别是W1,W2,...,Wn,物品能够分割(就是直接算单位重量)每件的价值分别为C1,C2,...,Cn.若的每种物品的件数足够多.求旅行者能获得的最大总价值.DEP C.说错了,每件物品最多只能取两件...