0/1背包问题,其算法的时间复杂度为()。(假设当前有n个物品,背包中物品重量和不超过W) A. T(n)= O(nW) B. T(n)= O(2n) C. T(n)= O(n2) D. T(n)= O(nlog2 n) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 本题考查学生对词语的拼音、书写和理解能力。需要根据拼音填写正确的词语,并理解词语在...
force(0),向下运行,到force(1),进入force(1),一直到force(n+1),i>n,return 结果,跳出force(n+1),在force(n)处从跳出的地方继续向下走,就是进入减减减的环节了,然后继续向下,还是一样,加到n+1时就会跳出来当前的force,调到前一个force,继续向下,循环进行。 3)复杂度分析: 蛮力法求解0/1背包问题的时...
和|Si|⩽1+∑1⩽j⩽ipj和|Si|⩽1+min{∑1⩽j⩽iwj,M} 于是,在所有 wj 和pj 为整数的情况下,DKNAP的时间和空间复杂度是 O(min{2n,n∑1⩽j⩽ipi,n⋅M})发布于 2024-03-23 16:49・IP 属地浙江 背包问题 动态规划
F(n,C)考虑将n个物品放入背包为C 的背包,使得价值最大。 状态转移方程:F(i,c) = max(F(i-1 , c) , v(i)+ F(i-1, c- w(i) ) 根据状态转移方程,第i行元素计算只依赖与i-1行元素。理论上我们只需要保持两行元素。 如上图,我们初始化后第一行存放0行元素,第二行存放1行元素。而第二行元...
0-1 背包问题说的是这样一个问题:给定 个物品,还有这些物品对应的价值和重量。你有一个背包,背包限制重量 ,问你最多拿走的价值最多是多少的物品。这是一个带有约束的最优化问题,是动态规划能解决的问题。 第1 步:定义状态。 的定义:考虑将索引的区间是 ...
这就是0-1背包问题的定义。 3,解决这个问题的一种常见方法是动态规划 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。对于0-1背包问题,我们可以定义一个二维数组dp[i][j],表示前i个物品中选择一些物品放入容量为j的背包可以获得的最大价值。然后,我们可以通过比较物品的价值和重量...
百度试题 题目0-1背包问题动态规划算法的时间复杂度为( )。 A.O(n2)B.O(nc)C.O(n3)D.O(nlogn)相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
这样其实是没有从底向上去思考,而是习惯性想到了背包,那么暴力的解法应该是怎么样的呢? 每一件物品其实只有两个状态,取或者不取,所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是,这里的n表示物品数量。 所以暴力的解法是指数级别的时间复杂度。进而才需要动态规划的解法来进行优化!
1、01背包问题属于NP问题之一,每个物品有选和不选两种策略,若采用暴力搜索算法,其时间复杂度为O(2n),而采用动态规划的方式,则可以将时间复杂度从O(2n)降到O(n2),通过自底向上逐层递推可以求得最优解 2、在动态规划的过程中,由于其无后效性,往往能够通过对状态转移方程的分析,使用滚动数组的方式压缩存储空间...