解决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...
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。而第二行元素可以之间使用不再使用的0行元素。 发现规律:第一行一直为偶数行,第二行一直为奇数行,所以我们可以使用一个行数为2的二维数组来储存。 代码如下: classKnapsack02{publicintknapsack02(int[] w ,int[] v,intC){assert(w.length == ...
bitset时空复杂度中的常数1w 是bitset优化的关键。 代码案例 源自灵茶山艾府 bitset<100000>f{1};//初始化下标0的位置为1 for (int v : rewardValues) { int shift = f.size() - v; //bitset的区间操作带有常数1/w f |= f << shift >> shift << v; } for (int i = rewardValues.back() ...
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
的背包,使得价值最大。 第2 步:推导出状态转移方程。于是对于 , 有以下两种方案: 1、第 个物品没有被选择,则 为所求; 2、第 个物品被选择,则 为所求。 综合以上两点: 为所求,这个方程就称为状态转移方程。 时间复杂度: 。 空间复杂度: 。
一般情况下，0-1背包问题是NP完全问题。0-1背包问题的解空间可以用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与解装载问题的回溯法十分相似。在搜索解空间树时，只要其左儿子节点是一个可行的节点，搜索就进入其左子树;而当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树搜索，否则将右子树剪去。设r是当前剩余...
利用回溯法,求解0—1背包问题,要求设计岀相应算法?并分析其时间复杂度? 答:算法描述(递归实现) double knaspack(double p[ ], double w[ ], double c) //否则,进入左了树向下深度搜索 else if (cw+w[ i]〈二c)〃当前物品放入背包不超载 { cw=cw+w[ i];cp=cp+p[ i]; c=c-w[i]; back...
0-1背包问题的枚举算法的时间复杂度为O(2n)。 答案:错误 点击查看答案解析手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选择题 顺序查找适合的数据结构是() A.压缩存储B.散列存储C.链式存储D.顺序存储 点击查看答案&解析手机看题 单项选择题 对近似递增序列的线性表从小到大排序,使用哪种方法好?() A.插入排序B.堆排序...
使用回溯法求解0-1背包问题,限界函数(用于剪去一些不包含最优解的右子树)的时间复杂度为( )。A.O(logn)B.O(n)C.O(n^2)D.O(2^n)
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 正确答案：B