正确答案：B
对于01背包问题,回溯算法的时间复杂度为指数级,具体为O(2^n),其中n代表物品的数量。这一结论源于每个物品都有两种选择(放入或不放入背包),因此总共有2^n种可能的物品组合。回溯算法需要遍历这些组合以找到最优解,导致其在最坏情况下的计算时间随着物品数量的增...
在0/1背包问题中,需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品,每件物品i 的重量为wi ,价值为pi 。对于可行的背包装载,背包中物品的总重量不能超过背包的容量,最佳装载是指所装入的物品价值最高,即p1*x1+p2*x1+...+pi*xi(其1<=i<=n,x取0或1,取1表示选取物品i) 取得最大值。 ...
枚举法适用于问题的小规模实例。 答案:正确 手机看题 判断题 分块查找一般设分块的长度是n/2。 答案:错误 手机看题 判断题 增量构造法生成子集前需要对集合中元素从小到大排列。 答案:正确 手机看题 判断题 0-1背包问题的枚举算法的时间复杂度为O(2n)。 答案:错误 手机看题 多项选择题 顺序查找适合的数据...
0-1背包问题的枚举算法的时间复杂度为O(2^n) 点击查看答案 第2题 0-1背包问题的枚举算法的时间复杂度为O(2n)() A.正确 B.错误 此题为判断题(对,错)。 点击查看答案 第3题 在商品个数为、背包容量为的0-1背包问题中,蛮力枚举算法和动态规划算法的时间复杂度分别为___ A. B. C. D. ...
这种做法,使我们省去了一层循环,即第 i 种物品放入的件数k,从而时间复杂度优化为O(n^2)。 空间优化: 正如0/1背包的空间优化,上述状态转移方程已经优化为: f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i][v-w[i]]+val[i]} 将这个方程用一维数组实现,便得到了如下伪代码:...
背包问题引起了很多学者的不断探究，目前，求解0-1背包问题的算法大致上可以分为精确算法和近似算法两大类，其中枚举法、分支定界法、回溯法、图论法、动态规划法等属于精确算法，这些算法的时间复杂度都偏大，导致其实用性受到限制。近似算法有贪婪算法、模拟退火算法、遗传算法、蚂蚁算法等，虽然近似算法在时间上占有...
n表示物品件数,m表示背包容量 时间复杂度:O(nm) 空间复杂度:O(nm) 算法优化观察上方的状态转义方程,可以发现dp[i][j]方程的两个状态都只和dp[i-1]有关,显然通过O(nm)的空间复杂度,难免会浪费一些空间。 可以考虑使用滚动数组优化,建立dp数组dp[m],使用dp[j-A[i]]代替dp[i-1][j-A[i]]。优化后...
【关键词】:0-1背包问题;蛮力解法;动态规划算法;贪心算法;回溯解法。 0.引言 0-1背包问题是指给定n个物品,每个物品均有自己的价值vi和重量wi(i=1,2,…,n),再给定一个背包,其容量为W。要求从n个物品中选出一部分物品装入背包,这部分物品的重量之和不超过背包的容量,且价值之和最大。单个物品要么装入,要...
0 - 1 背包问题 (0 - 1 knap sack p roblem )是算法分析与设计中一 个非常经典的 NP完全问题 。它的问题描述简单 , 却是一个相当难解的问题 。穷举法 [ 3 ]可以很容易 地在指数时间 θ( 2n )内解决 0 - 1背包问题 ,具体 方法为 :枚举物品集合的所有子集 ,并选择那个具 有最高效用且不超过背包...