结果1 题目采用动态规划策略实现求解0-1背包问题的算法。___:给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为W。问应如何选择物品装入背包,使得装入背包中的物品的总价值最大?在选择物品装入背包时,对每种物品i只有两种选择,要么装入,要么不装入,不能将物品i装入背包多次,也不能只装入物品i...
分别用贪心算法、动态规划法、回溯法设计0-1背包问题。要求:说明所使用的算法策略;写出算法实现的主要步骤;分析算法的时间。
{ /*用动态规划法求解0/1背包问题*/ PEntry pentry; int i,j,p1,p2,maxp; pentry=(PEntry)malloc((n+1)*(m+1)*sizeof(struct Entry)); if(pentry==NULL) return-1; for(i=0;i<=n;i++) ENTRY(i,0).p=0; /*赋初值*/ for(i=0;i<=m;i++) ENTRY(0,i).p=0; for(i=1;i<=n...
因此,这是一个0-1背包问题,而不是部分背包问题(只选这件物品的一部分) 关于部分背包问题,可参考:部分背包问题的贪心算法正确性证明 对于DP而言,关键是列出它的状态方程,0-1背包问题的状态方程与“硬币找零”问题的状态方程非常相似。关于硬币找零,可参考:硬币找零问题的动态规划实现 这里再重新分析一个0-1背包问...
代码: 测试: 0/1 背包问题可以扩展变形到其他问题,举个栗子: 两个cpu,如果其中一个分摊的时间越接近sum/2那么总的处理时间便越小,转换成0/1背包问题,n个任务,一个容量为sum/2的袋子(cpu),求这个袋子能装的最大重量。这题我在做的时候,有两种动态规划的解法: 从物
背包问题是一个经典的优化问题,在动态规划中有一个常见的解决方法,被称为 0-1 背包问题。下面是使用动态规划算法实现 0-1 背包问题的示例代码:def knap_sack(weights, values, capacity): n = len(weights) dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)] for i in
0 1背包——每种物品只能选0件或者1件 /*** weight[] = {2,3,4,5} * value[] = {3,4,5,7} * 求解满足小于背包最大承重得到最大价值的物品存放策略 * 思路核心: * 1. 当前取物品的重量weight[i-1] <= j 当前能取最大重量 * 2. 比较价值:不放这个物品的最高价值 和 放入此物品的最高...
写动态规划代码的关键在于状态定义和状态转移方程。在0-1背包问题中,我们定义的状态是status[i]就是当前决策结束后到达的重量,而转移方程就是if ( status[j] == 1) status[j+weight[i]] = 1;
0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握。 在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模网上有一个哥们用的对象这里我直接使用数组进行存储的 工具/原料 eclipse-luna-32 win732bit and jdk1.7 ...
1、简介 假设我们有n件物品,分别编号为1, 2...n。其中编号为i的物品价值为vi,它的重量为wi。为了简化问题,假定价值和重量都是整数值。现在,假设我们有一个背包,它能够承载的重量是W。现在,我们希望往包里装这些物品,使得包里装的物品价值最大化,那么我们该如何来选择装的东西呢?问题结构如下图所示: ...