例如,如果背包的容量为32,物品重量分别为(10, 15, 6, 9),收益分别为(2, 5, 8, 1),则计算出最大收益值为24。 本题是经典的0/1背包问题。需要将4件物品装入一个容量为32的背包中,使得装入背包中的物品总重量不超过32,同时使得这些物品的总收益最大。因为每件物品只有装或不装两种选择,所以可以使用...
1)不放:如果 "第i个物品不放入容量为j的背包",那么问题转化成求 "前i−1个物品放入容量为j的背包" 的问题;由于不放,所以最大价值就等于 "前i−1个物品放入容量为j的背包" 的最大价值,即dp[i−1][j]; 2)放:如果 "第i个物品放入容量为j的背包",那么问题转化成求 "前i−1个物品放入容量为...
0-1背包问题可以描述为:有n个物品,对i=1,2,…,n,第i个物品价值为vi ,重量为wi(vi,和wi为非负数),背包容量为W(W为非负数),选择其中一些物品装入背包,使装入背包物品的总价值最大,,且总重量不超过背包容量,即,其中,xi∈{0,1},xi=0表示第i个物品不放入背包,xi=1表示第i个物品 放入背包。
当i=1计算完后,数组内会存有值,当i=2时,会在此基础上再从j=0进行判断,此时就有可能会再加入一次之前已经加过的值(而0-1背包只能加一次);但是采用逆序的话,则不会存在重合的状态——综合来看问题就在于:当遍历 j 到一半(或者一部分)时,此时数组内存在着两个“阶段”的数据,...
结果1 题目 (15分)0-1背包问题:给定n个物品,1个背包,背包容量为W,n个物品的重量和价值分别为:(wi,vi)i=1,2,3,...,n。物品不能分割,请设计一算法,求解在不超过背包容量的前提下,怎么装能够使得装入的物品总价值最大。 (1)给出选用的算法策略(2分) (2)写出该算法策略的思想(4分) (3)写出存储...
请用启发式方法计算0/1背包问题。背包载重为M=6,有4件物品的重量为(w0,w1,w2,w3)=(3.3,2,1.2,5),放入背包的收益分别为(p0,p1,p2,p3
【问题分析】-|||-设数组choice[l.n],若choice[i门=1表示物品i装入背包中,choice[i门=0表示物品i不-|||-装入背包中。则choice=[0,1,0,l]是一种可行的背包装载方案,也是一种最佳装载方案,此-|||-时总价值为23。-|||-【算法分析】-|||-0/1背包问题有好几种贪心准则,每种贪心准则都是采用多步...
W = 4 //背包可装载重量 算法应该返回 6. 因为选择第一件物品和第二件物品,在重量没有超出背包容量下,所选价值最大。 如果每种物品只能选 0 个或 1 个(即要么将此物品装进包里要么不装),则此问题称为 0-1 背包问题;如果不限每种物品的数量,则称为无界(或完全)背包问题。
子问题: 若背包容量不变,物品数量减一,减去的那个放在我们手上,该情况下最大价值假设为valuemax[m-1]。 请问,当物品数量不减的时候,即:把我们手上的物品也加入判断的时候,最大价值为多少呢? 显然这需要分情况讨论。 若,手上物品加入背包,背包不会溢出,那么直接放即可 ...
0-1背包问题中,背包容量为10kg,给定5个物品,物体1<价值2,重量4>;物体2<价值1,重量2>;物体3<价值26,重量11>;