百度试题 结果1 题目如果从最后一个物品开始装入背包,0-1背包问题的最优解为( )。【n为物品数量,c为背包容量】 A. m[n][c] B. m[1][c] C. m[1][1] D. m[n][1] 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
贪心算法的思想是:总是做出在当前来说是最好的选择,而并不从整体上加以考虑,它所做的每步选择只是当前步骤的局部最优选择,但从整体来说不一定是最优的选择。所以用该算法并不能保证求得0-1背包问题的最优解。 回溯法的思想是:按选优条件向前搜索,以达到目标。但当搜索到某一步时,发现原先选择并不优或达...
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
可以继续从前 i - 1 种物品中，选出的物总体积小于等 j - vi的物品放入背包中。
【算法】0/1 背包问题的最优解(C++源码) 一、任务描述 二、步骤描述 三、运行结果截图 四、源代码(C++) 一、任务描述 用蛮力法,编程求解如下0/1背包问题的最优解: n = 7, W = 15 ...
用动态规划解决0-1背包问题时,它的最优子结构是什么 答案 dp[i][v]=max(dp[i-1][v-a[i].weight]+a[i].value,dp[i][v]);i表示前i件物品 v表示剩余体积 weight表示占用体积 value表示价值 结果二 题目 【题目】用动态规划解决0-1背包问题时,它的最优子结构是什么 答案 【解析】dp[i][v]=max...
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],...
于是可以将全局最优解扩展为局部最优解, 通过一步步缩小递推; 初始最小解应该为背包承受重量(W)为0, 物品数量为(N)0; 下面将W和N作为两个标量, 定义为二维矩阵matrix[][]; 因为有初始最小姐(为0)的情况, 矩阵应该为matrix[N+1][W+1];
[特殊的0-1背包问题](6分)在0-1背包问题中,若各物品依重量递增序排列时,其价值恰好依递减序排列,对这个特殊的0-1背包问题,设计一个有效的算法找出最优解。(描述你
最后得到fn( M)f1(1)~f1(11)=0f1(12)~f1(20)=p1=15f2(1)~f2(9)=0f2(10)~f2(11)=max{f1(10), f1(10–w2)+p2}=13f2(12)~f2(20)=max{f1(12), f1(12–w2)+p2}=15f3(20)=max{f2(20), f2(20–w3)+p3}=f2(20–6)+10=25可获得的最大利润为25, 最优解为: ( 1, 0, 1...