0-1背包问题的回溯算法,下面的解释不正确的是A.解空间树是子集树B.左(1)分支的剪枝:当选择装入背包的物品重量之和超过背包容量时就剪枝。C.右(0)分支的剪枝:已装入
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背包问题是要将物品装入背包,并且物品有且只有两种状态。第i(i=1,2,…,n)种物品是装入背包能够达到目标要求,还是不装入背包能够达到目标要求呢?很显然,目前还不确定。因此,可以用变量xi表示第i种物品是否被装入背包的行为,如果用“0”表示不被装入背包,用“1”表示装入背包,则xi的取值为0或1。该问题解的...
回溯求解:先将物品按价值密度从大到小排序,再如下搜索。 LC-分支限界:用 ( c_w,c_p ) 来记录状态树中各点的情况(注:也可以用优先队列解法) 问题延伸 0/1/2背包问题 简单来说就是0/1背包的变形,每个物品可以不选、选一次或两次,主要采用动态规划方法,状态转移方程如下: 初始:f(1, w)= \begin{cases...
0-1 背包问题是子集选取问题。0-1 背包问题的解空间可用子集树表示。解 0-1 背包问题的回溯法与解最优装载问题十分相似,在搜索解空间树时,只要其左子树结点是一个可行结点,搜索就进入其左子树。当右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索。否则将右子树剪枝。设 indeterminacyPrice 是当前剩余物品价值总和;cur...
对于上述的背包问题,在此二叉树结构中可以简单地理解为:从A出发,往左子树方向走说明选中了A,往右子树方向走说明没有选中A,即“左选右不选”,落实到上图中就是1代表选中0代表未选中;我们上边说道的第一种情况,即只选中第一个背包的情况对应上图的A->B->E->K;那这里有朋友可能会问了为啥二叉树会有四层,...
根据上述代码,即可对0/1背包问题进行回溯法分析,值得注意和讨论的是该代码段中的这两行代码: CurWeight -=W[t]; CurValue-= v[t]; 这两行代码的注释意思是:能执行以下两个语句就说明你回溯到了上一个节点 所以你就需要恢复现场 把你刚刚拿的东西退出来 我们要回到上一个节点又要重新来遍历 如果不减你就...
回溯算法原理及其应用场景 上层重新放。 最终代码如下,采用了递归来进行回溯。 0-1背包问题 0-1背包是一个经典的动态规划问题,但是这里我们采用回溯算法来解决。 现在有一个背包,最高负重W,有n个物品,每个物品重量不等,并且...来讲解,它的应用范围也非常广泛,不仅仅用于搜索算法中,类似数独、八皇后问题、全排...
算法课9-dynamic programming II 就应当从左向右扫。 在空间优化后想要知道用了什么物品,可以通过一维数组在对应位置存储引起状态变化的i,在最后一次循环完成后进行回溯。而0-1背包在空间优化后无法知道用了什么物品,因为首先更新的是W较大的...(opt(w),opt(w−wi)+vi) 因为每次需要使用上一次的值,所以扫描...
分别用贪心算法、动态规划法、回溯法设计0-1背包问题。要求:说明所使用的算法策略;写出算法实现的主要步骤;分析算法的时间。