百度试题 结果1 题目如果从最后一个物品开始装入背包,0-1背包问题的最优解为( )。【n为物品数量,c为背包容量】 A. m[n][c] B. m[1][c] C. m[1][1] D. m[n][1] 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
这个问题是经典的0/1背包问题的一个变种,其中物品按照重量递增排列,价值按递减排列。这个特殊的排列方式使得我们可以采用一种更加高效的动态规划算法来解决问题。我们可以从最轻的物品开始,逐步考虑是否将它放入背包,然后继续考虑下一个更重的物品,依此类推。在动态规划的过程中,我们可以维护一个二维数组dp[i][j],...
在求最优解的背包问题中,一般有两种不同的问法:1、要求“恰好装满背包”时的最优解;2、求小于等于背包容量的最优解,即不一定恰好装满背包。 这两种问法,在初始化的时候是不同的。 1、要求“恰好装满背包”时的最优解: 在初始化时除了f[0]为0其它f[1..V]均设为-∞,这样就可以保证最终得到的f[N]是...
蛮力法求解0/1背包问题的时间复杂度为:O(2^n)。 2,贪心算法 对于0-1背包问题,贪心算法之所以不能得到最优解是因为在这种情况下,它无法保证最终能将背包装满,部分闲置的背包空间使每千克背包空间的价值降低了。事实上,在考虑0-1背包问题时,应比较选择该物品和不选择该物品所导致的最终方案,然后再做出最好的选...
1、滚动数组 2、降维思想 前言 动态规划(Dynamic Programming)是一种系统思维,如果挑着看会觉得很难,因为变种太多,比如背包问题、状态压缩DP、线性DP、树形DP、区间DP、斜率DP、插头DP,但是核心思路是一样的,就是设计出合理的状态和状态转移方程,从而通过迭代或者递归的方式求出最终问题的解。
【算法】0/1 背包问题的最优解(C++源码) 一、任务描述 二、步骤描述 三、运行结果截图 四、源代码(C++) 一、任务描述 用蛮力法,编程求解如下0/1背包问题的最优解: n = 7, W = 15 ...
1.蛮力法求解0/1背包问题: 1)基本思想: 对于有n种可选物品的0/1背包问题,其解空间由长度为n的0-1向量组成,可用子集数表示。在搜索解空间树时,深度优先遍历,搜索每一个结点,无论是否可能产生最优解,都遍历至叶子结点,记录每次得到的装入总价值,然后记录遍历过的最大价值。
//创建最优解 void Knapsack() { memset(m, 0, sizeof(m)); for(int i = 1; i <= n; ++i) //逐行填表,i表示当前可选物品数,j表示当前背包的容量, 也就是从低到顶。 { for(int j = 1; j <= c; ++j) { if(j < weight[i]) ...
0 1背包问题的有些状态是能够直接确定的。例如 f[0][0]。f[0][0] 的含义是从前 0 件物品中...
1 问题的理解与描述 2 最优子结构与子问题的重叠 3 算法的伪代码描述 4 构造一个最优解 5 算法的运行时间 注意事项 求“恰好装满背包”时的最优解： 在初始化时除了f[0]为0其它f[1..V]均设为-∞，这样就可以保证最终得到的f[N]是一种恰好装满背包的最优解。如果不能恰好满足背包容量，即不能得到f...