递归的思路是对于每个物品,有两种选择:放入背包中或者不放入背包中。 1.如果第`n`个物品的重量大于背包的容量`capacity`,则不放入背包中,返回`0`; 2.否则,有两种选择: -选择放入第`n`个物品,则总价值为第`n`个物品的价值加上考虑前`n-1`个物品,背包容量减去第`n`个物品重量的最优解; -不放入第`n`...
首先我们采用递归定义求解最优解的值,而且在递归过程中,我们先不采用memo记忆数组,这样做的目的是为了更好理解程序的执行流程。对于f(n,w)的递归终结条件为,当n=0的时候,也就是没有任何物件的时候,无论背包允许放入重量为多少,那么f(n,w)的值一定为0;如果背包允许放入的重量为0或为负数,那么f(n,w)的值也...
if (i == n-1) return (y < w[n-1]) ? 0 : p[n-1]; // cas d'arret,一次性比较搞定! if (y < w[i]) return F(i+1, y); return max(F(i+1,y), F(i+1, y-w[i])+p[i]); } void main(void){ cout << "Optimal value is "; cout << F(0, c) << endl;} ...
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...
2、递归程序的难点是我们没法清晰的在大脑中想象程序执行流程,这个时候逻辑就显得非常重要了。 7、第二代代码: /* 《0/1背包问题》 1、背包的重量被限制w 2、有一些物品,每个物品都有不同的重量 3、对于每个物品来说,如果能装进去,可以选择装(1), 也可以选择不装(0)。 修改意见:能不麻烦计算机的就自己解...
第一种方法---递归, 时间复杂度o(2的n次方) 数据: 图片.png 思路:物品[1, 2, 3, 4] 能取得的最大价值 1.选: 若选择arr[4],则问题变成求物品[1,2,3] 在背包容量 3(8-5)的情况下最大值 + arr[4]的值(6) 不选: 则问题变成求物品[1,2,3] 在背包容量 8的情况下最大值 ---很明显递归...
百度试题 结果1 题目在0-1背包问题的动态规划求解方法中,递归式计算的是什么?() A. 确定哪些物品被选中 B. 计算每个物品的价值 C. 判断是否超过背包容量 D. 计算达到当前容量下的最大价值 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
问题0-1背包问题:给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有2种...,1≤i≤n。 这2类问题都具有最优子结构性质,极为相似,但背包问题可以用贪心算法求解,而0-1背包问题却不能...
下面的内容段是关于Java通过递归解决0-1背包问题的内容。 public class Knapsack { public static void main(final String... args) { int[] arr = new int[5]; arr[0] = 11; arr[1] = 8; arr[2] = 7; arr[3] = 5; arr[4] = 3; ...
int y[MAX]={0}; //停止递归重要方法 int f(int t,int c){ if((t==0)||c==0){ //当物品个数为0或背包容积为0事退出 return 0; }else{ for(int i=t-1;i>=0;i--){ if(weight[i]>c){ //当物品重量大于背包容积 y[i]=0; //此时物品不被选中 ...