0/1背包问题的回溯法求解 。procedurebknaPl(m,n,w,P,fw,fp,x)//m是背包容量。有n种物品,其重量与效益分别存在数组w(1:n)和P(1:
0-1背包问题是一个经典的动态规划问题,使用回溯算法解决可以从另一个角度理解问题。 回溯算法的基本思路是穷举所有可能的解,并逐步剪枝,直到找到符合要求的解或者所有可能性都被穷举完毕。 在解决0-1背包问题时,我们可以采用回溯算法的思路: 定义回溯函数 backtrack(i, w, v),其中 i 表示当前考虑的物品...
[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...
(2)若没有搜索到叶节点,那么需要考虑对应物品是否可以放入背包(涉及到问题的约束条件),若可以(在树的左子树进行操作),对当前价值、当前容量进行更新,x[t]=1进行标记已经放入背包。接着进行下一个物品的分析调用该回溯函数,若是回溯函数返回,则表明已经进行到叶节点,所有情况均考虑完成,那么回溯正式开始。当前容量...
回溯法求解0-1背包问题:问题:背包⼤⼩ w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放⼊背包中物品的总价值最⼤。回溯法核⼼:能进则进,进不了则换,换不了则退。(按照条件深度优先搜索,搜到某⼀步时,发现不是最优或者达不到⽬标,则退⼀步重新选择)注:理论...
可以看出我们的约束条件为总重量不超过30,目标是价值最大,那我们就可以使用回溯法的思想来求解: 每个背包都可以被选择中或者不选,理论上如果不加任何限制的话一共有八种可能(2×2×2),但我们在搜索的过程中要时刻注意总重量不可超过30 ,在这个基础上使其总价值最大,于是我们可以从第一个背包开始,先选中它,其...
回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大。 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退。(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) ...
回溯法的解题步骤: 步骤一:探明问题的解空间。 例如,对集合{1,2,3},求解其全排列。 分析: 从集合中选定1,下一步有{1,2}和{1,3}两种排列方式 从集合中选定2,下一步有{2,1}和{2,3}两种排列方式 从集合中选定3,下一步有{3,1}和{3,2}两种排列方式 ...
1利用回溯法,求解0-1背包问题,要求设计出相应算法?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)//c是背包载重{double cw=0; //当前重量double cp=0; //当前价值double bestp=0; //当前最优装载价值backtrack(1); //深度优先搜索解空间return best...