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,...
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 ,...
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[v]的值,倒推前一个物品,其实只要知道f[v-w[n]]即可.以此类推,对以第j个背包,其实只需要知道到f[v-sum{w[j..n]}]即可,即代码中的 for i=1..N for v=V...
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、伪代码结构与语法 伪代码不遵循具体的编程语法,而是使用自然语言结合控制结构如“IF-THEN-ELSE”、“FOR-EACH”、“SORT”等,来明确地表达算法逻辑。伪代码的目的是清晰、易懂地描述算法,让读者能够无视编程语言的细节,集中...
要用伪代码写出贪心算法解决0-1背包问题的过程,首先需要理解0-1背包问题和贪心算法的基本概念。0-1背包问题是指在限定的重量内,挑选价值最大的物品组合;贪心算法每一步选取当前最优的选择,以达到全局最优。尽管贪心算法可能不总是适用于0-1背包问题获得最优解,但它可以快速给出一个解决方案。在应用贪心算法时,...
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
1) 画出该问题的解空间树; 2) 用伪代码描述用于剪枝的限界函数。相关知识点: 试题来源: 解析 解答: 1)这个问题的解可以表示成0/1 数组(x1, x2, . . . , xn ),依据wi 是否属于S,xi 分别取值1 或0。故解空间中共有2^n 个元素。它的树结构是一棵完全二叉树。 解空间树 ︰︰︰︰︰︰︰︰︰︰...
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 ..
如果题主用贪心算法解决了0-1背包请务必让我康康。
[解析] 本题考查的是用回溯法求解0-1背包问题。回溯法有两类算法框架:非递归形式和递归形式,本题采用非递归形式表示。理解回溯法的基本思想和这两类算法框架是正确解答本题的根本要求。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...