下面给出0-1背包问题的回溯算法伪代码。函数参数说明如下:W:背包容量;n:物品个数;w:重量数组;v:价值数组;fw:获得最大价值时背包的重量;fp:背包获得的最大价值;X:问题的最优解。变量说明如下:cw:当前的背包重量;cp:当前获得的价值;k:当前考虑的物品编号;Y:当前已获得的部分解。BKNAP(W,n,w,v,fw,fp,...
动态规划,0-1背包问题在背包问题九讲中p01 01背包中有这样一段话:一个常数优化前面的伪代码中有 for v=V..1,可以将这个循环的下限进行改进.由于只需要最后f
输入:{W1,W2,..., Wn },价值{V1,V2,..., Vn},背包容量C 输出:装入背包的物品编号 1.初始化最大价值maxValue =0;结果子集S=ф; 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value=0;背包的重量weight=0; 2.2对子集T的每一个元素j 2.2.1如果weight+ Wj < C ...
这也是贪心算法在解决0-1背包问题时可行性的一种体现:优先考虑单位价值最高的物品,直到达到重量限制。 一、定义问题和算法策略 0-1背包问题的目标是在不超过背包最大承重的情况下,选择一组物品,使得他们的总价值最大化。基于贪心算法,我们将采用单位重量价值最大化作为选择标准。 定义问题的相关参数: N个物品,每...
伪代码是用来表示算法思路的半形式化方法,它不受特定编程语言的语法限制。贪心算法、0-1背包问题、伪代码是解决优化问题中的重要概念。0-1背包问题的贪心算法选择基于特性来决定物品的选取,这种特性是物品价值与重量的比值(即单位价值)。为了使用贪心策略,我们按单位价值降序排列物品,然后依序选择物品直至背包无法再容纳...
下面给出了0-1背包问题的动态规划算法伪代码,其中空白处应分别填入___ 输入:商品数量 ,各商品价值,各商品体积,背包容量 输出:商品价格的最大值,最优解方案 创建二维数组 for do end for do end for do for do if then
下面给出了0-1背包问题的动态规划算法伪代码,其中空白处应分别填入___ 输入:商品数量 ,各商品价值,各商品体积,背包容量 输出:商品价格的最大值,最优解方案 创建二维数组 for do end for do end for do for do if then end else end end end for do ..
没办法...给组数据 3 4 1 1 2 2 2 2 慢慢研究吧……
如果题主用贪心算法解决了0-1背包请务必让我康康。
回溯法从第一项物品开始考虑是否应该装入背包中,因此当前考虑的物品编号k从 1开始,即k←1。然后逐项往后检查,若能全部放入背包则将该项放入背包,此时背包的重量应该是当前的重量加上当前考虑物品的重量,即cw←cw+w[k],当然背包中物品的价值也为当前的价值加上当前考虑物品的价值。若已经考虑完了所有的物品,则...