0/1/2背包问题 简单来说就是0/1背包的变形,每个物品可以不选、选一次或两次,主要采用动态规划方法,状态转移方程如下: 初始:f(1, w)= \begin{cases} 2p_1, w\geq 2w_1, \\p_1, w_1 \leq w < 2w_1 \\0, 0\leq w < w_1 \end{cases} \\ 转移:f(i,w)= \begin{cases} max\{f(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。
*初始化解向量x[n] */int[]x=newint[n];for(inti=0;i<n;i++){x[i]=0;}/** *求解并打印解向量 */for(inti=0;i<n;i++){if(w1[i]<c){x[i]=1;c=c-w1[i];maxValue+=v1[i];}else{x[i]=c/w[index[i]];maxValue+=x[i]*v[index[i]..println...
1.动态规划法:求解决策过程的最优化 代码语言:javascript 复制 #include <stdio.h> #define CAPACITY 10 //背包的容量 #define N 5 //n为物品的个数 int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } void print_array(int *v, int n) { int i; for (i = 0; i < n; ++i) { ...
贪心法解部分背包问题 [问题]给定n种物品和1个背包,背包允许的最大重量为Capacity。物品i的重量为weight[i],价值为value[i]。与0-1背包问题(每种物品只有装入背包或不装入背包两种选择)不同的是,在选择物品i装入背包时,可以只装入物品i的一部分。 问应当怎样选择物品装入背包,使背包中的物品的总价值最大?
1、实验题目 下面有5个具有值和权重列表的项目,背包最多可以包含100磅。解决了分数背包和0/1背包问题。 2、使用的算法 部分背包采用动态规划法,0/1背包采用贪心法。 3、算法分析与设计 (1)0/1背包 ①描述最优解的结构:考虑重量至多为W磅的最值钱的一包东西。如果我们从中去掉物品j,余下的必须是从除了j以外...
1.“0-1”背包问题的贪心算法 2.“0-1”背包问题的动态规划算法 说明:背包实例采用教材P132习题六的6-1中的描述。要求每种的算法都给出最 大收益和最优解。 设有背包问题实例n=7, M=15,,(w0,wl,…w6)=(2, 3, 5, 7,1,4,1),物品装入背 包的收益为:(p0, pl,。。。,p6)= (10,5,15,7...
(B)0-1背包问题可用贪心算法求解,但背包问题则不能用贪心算法求解 (C)0-1背包问题不能用贪心算法求解,但可以使用动态规划或搜索算法求解,而背包问题则可以用贪心算法求解 (D)因为0-1背包问题不具有最优子结构性[1]质,所以不能用贪心算法求解相关知识点: 试题...
贪心算法解决背包问题有几种策略：(i)一种贪婪准则为：从剩余的物品中，选出可以装入背包的价值最大的物品，利用这种规则，价值最大的物品首先被装入（假设有足够容量），然后是下一个价值最大的物品，如此继续下去。这种策略不能保证得到最优解。例如，考虑n=2, w=[100,10,10], p =[20,15,15...
实验四“0-1”背包问题一、实验目的与要求熟悉C/C++语言的集成开发环境;通过本实验加深对贪心算法、动态规划算法的理解。二、实验内容:掌握贪心算法、动态..