这个问题是经典的0/1背包问题的一个变种,其中物品按照重量递增排列,价值按递减排列。这个特殊的排列方式使得我们可以采用一种更加高效的动态规划算法来解决问题。我们可以从最轻的物品开始,逐步考虑是否将它放入背包,然后继续考虑下一个更重的物品,依此类推。在动态规划的过程中,我们可以维护一个二维数组dp[i][j],...
百度试题 结果1 题目对0-1背包问题,n=5,c=10,w={2,2,6,5,4},v={6,3,5,4,6},则其最优解为( )A(0,1,0,1,1)B(0,1,1,1,1)C(1,1,1,1,1)D(1,1,0,0,1) 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
然而，最优解是x=[0,1,1]，总价值为30。另一种策略是重量贪婪准则，即从剩下的物品中选择重量最小的物品装入背包。虽然这种方法在某些情况下可以产生最优解，但它在一般情况下不一定有效。例如，当n=2, w=[10,20], p=[5,100], c=25时，使用重量贪婪策略得到的解为x=[1,0]，总价值为...
voidPSet(intn)//求1～n的幂集ps { vector<vector<int>>ps1;//子幂集 vector<vector<int>>::iteratorit;//幂集迭代器 vector<int>s; ps.push_back(s);//添加{}空集合元素 for(inti=1;i<=n;i++)//循环添加1～n { ps1=ps;//ps1存放上一步得到的幂集 for(it=ps1.begin();it!=ps1.end...
cout<<"背包能装的最大价值为:"<<Knapsack(N,c,v,w,p,x)<<endl; cout<<"背包装下的物品编号为:"<<endl; for(inti=1;i<=N;i++) { if(x[i]==1) { cout<<i<<" "; } } cout<<endl; for(inti=0;i<50;i++) { deletep[i]; ...
对于0-1背包问题本来是无法用贪心算法得到最优解的,但对于这类特殊的0-1背包问题,则可以用贪心算法去解。贪心策略如下: 首先将各物品依重量递增序(即也是价值递减序)排列,然后依照价值递减顺序选择物品装入背包,直到背包装不下下一件物品为止。 这里贪心算法的贪心选择策略是:每次总是选择价值最大(同时重量也最小...
解的具体过程,上界函数:ub=V+(M-w)(vi+1/Wi+J 0/1背包数据如下:4件物品,物品重量分别为W={1,2,3,2},物品价值V={10,15,30, 12},背包承重量M=5求:能够放入背包的最有价值的物品集合及最大价值。 如设:V(i, j)――前i个物品中能够装入承重量j的背包中的最大总价值。请将如 ...
___不能保证求得0-1背包问题的最优解。 A.分支限界法B.贪心算法C.回溯法D.动态规划策略 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 某算法的时间复杂度表达式为T(n)=an2+bnlgn+cn+d,其中,n为问题的规模,a、b、c和d为常数,用O表示其渐近时间复杂度为___。 A.O(n2)B.O(n)C.O...
普通0-1背包问题——无法得到最优解，但所得解不小于最优解（满足约束条件下的最大价值）的一半。对...
0-1背包问题和背包问题的最优解均能由贪心算法求得。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具