用贪心算法设计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。相关知识点: 试题来源: 解析首先计算每种物品单位重量的价值Vi/Wi,然后,依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后,背包内的物品总重量未超过C,则选择单位重量价值次高...
一、问题描述 有N件物品和⼀个最多能被重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品只能⽤⼀次,求解将哪些物品装⼊背包⾥物品价值总和最⼤。 二、问题分析 2.1 确定dp数组以及下标的含义 对于背包问题,有⼀种写法, 是使
最优总价值): ①若i >n,则算法搜索到一个叶结点,判断当前总价值是否最优: 1> 若cp>bestp,更新当前最优总价值为当前总价值(即bestp=cp),更新 装载方案(即bestx[i]=x[i]( 1≤i≤n)); ② 采用for循环对物品i装与不装两种情况进行讨论(0≤j≤1): 1> x[i]=j; 2> 若总重量不大于背包容量(...
算法会不断扩展结点,直到子集树的一个叶结点成为扩展结点时为止。此时优先队列中所有活结点的价值上界不超过该叶结点的价值。因此,该叶结点对应的解为问题最优解。 因此,利用分支限界法会系统地查找背包问题的所有可行解,利用限界函数剪去了不可行的分支,保留了可行并能产生最大解的分支。 从而,该算法是正确的。
利用优先队列分支限界算法,设计0—1背包问题算法?答:___分支限界算法(___)double knaspack(double p[ ], doubl
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...
结果1 题目 (15分)0-1背包问题:给定n个物品,1个背包,背包容量为W,n个物品的重量和价值分别为:(wi,vi)i=1,2,3,...,n。物品不能分割,请设计一算法,求解在不超过背包容量的前提下,怎么装能够使得装入的物品总价值最大。 (1)给出选用的算法策略(2分) (2)写出该算法策略的思想(4分) (3)写出存储...
贪心算法——0-1背包问题 0/1 背包问题 有一个容量为weight的背包,现在要从n件物品中选取若干件装入背包中,每件物品i的重量为w[i], 价值为p[i]。定义一种可行的背包装载为:背包中物品的总重不能超过背包的容量,并且一件物品要么全部选取,要么不选取。定义最佳装载是指所装入的物品价值最高,并且是可行的背...
贪心算法解背包问题的基本步骤: •1)计算每种物品单位重量的价值Vi / Wi •2)依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。 •3)若将这种物品全部装入背包后,背包内的物品总重量未超过C,则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。
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],...