一、背包问题与贪心算法 背包问题(Knapsack Problem)是一类组合优化问题,它根据每种物品的重量和价值,以及背包的承重限制,寻找最优装载方案以最大化背包中物品的总价值。分为0-1背包问题和分数(Fractional)背包问题。贪心算法对于分数背包问题往往可以得到最优解,而对于0-1背包问题通常只能得到近似解。 二、伪代码结构...
对于0-1背包问题,我们可以采用贪心算法来解决。下面是描述贪心算法解决0-1背包问题的伪代码步骤: 初始化总价值总重量为0,背包容量为C; 根据物品的单位价值(价值/重量)从大到小进行排序; 依次选择单位价值最高的物品放入背包中,直到背包装满或者没有物品可选; 如果背包未装满,将剩余容量分配给单位价值次高的物品,...
部分背包问题:小偷可以只带走某个物品的一部分,不必做出0-1选择。 4、0-1背包问题解决方法 0-1背包问题是个典型举办子结构的问题,但是只能采用动态规划来解决,而不能采用贪心算法。因为在0-1背包问题中,在选择是否要把一个物品加到背包中,必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较。这...
完全背包问题与0/1背包问题不同之处在于其每个物品是无限的,从每种物品的角度考虑,与它相关的策略就变成了取0件、1件、2件...。我们可以根据0/1背包的思路,对状态转移方程进行改进,令f[i][v]表示前 i 种物品恰放入一个容量为 v 的背包的最大权值。状态转移方程就变成了: f[ i ][ v ] = max{ f...
算法的伪代码描述如下: 输入:背包的容量c,物品的个数n,n个物品的重量 w[n],价值v[n] 输出:装入背包的物品编号以及产生的最大价值 1.初始化最大价值 max=0,结果子集 s=φ; 2.对集合{1,2,...n}的每一个子集T,执行下述操作: 2.1初始化背包的价值 v=0,背包的重量 w=0; 2.2对...
实验三、0—1背包问题(贪心算法) 实验代码: #include<stdio.h> int max(int a,int b) { if(a>b) return a; else return b; } void Knapsack(int *v,int*w,int *x,int c,int n, int m[8][100]) { int i,j; for(j=0;j<c;j++) { if(j〈w[n]) m[n][j]=0; else m[n][...
【答案】： 首先计算每种物品单位重量的价值Vi/Wi，然后，依贪心选择策略，将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后，背包内的物品总重量未超过C，则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。依此策略一直地进行下去，直到背包装满为止。具体算法可描述如下：void...
经常与其他智能算法结合,形成改进的优化算法,加入贪心算法可以生成一个较优的初始解,也能对解进行改进。这篇小文章是用贪心算法修复背包问题的解。 直接上代码 W=[95 4 60 32 23 72 80 62 65 46];%物品重量 P=[55 10 47 5 4 50 8 61 85 87];%物品价值 ...
贪心算法——0-1背包问题 0/1 背包问题 有一个容量为weight的背包,现在要从n件物品中选取若干件装入背包中,每件物品i的重量为w[i], 价值为p[i]。定义一种可行的背包装载为:背包中物品的总重不能超过背包的容量,并且一件物品要么全部选取,要么不选取。定义最佳装载是指所装入的物品价值最高,并且是可行的背...
2.回溯法:按选优条件向前搜索,以达到目标。 但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择