根据上述步骤,可以得到如下的dp数组:1/(10)因此,最终的最优解为65,即将重量为3、4、5的物品放入背包可以获得最大价值65。本题考查的知识点是有关于0/1背包问题以及动态规划的思想。在解题过程中,需要注意初始化dp数组和正确的状态转移方程。同时,可以通过观察dp表格的填充过程,发现每一行的填充只依赖于上一行的...
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...
总结来说，贪心算法解决0-1背包问题时，虽然可以快速找到解，但不一定能保证是最优解或近似最优解。不同策略在不同情况下的表现各异，选择合适的策略需根据具体问题进行分析。贪心算法的局限性在于其对局部最优选择的依赖，这可能导致全局最优解的缺失。因此，在实际应用中，需谨慎考虑贪心算法的适用范...
生成初始解:随机生成一个0-1矩阵,表示物品是否放入背包。 变换生成新解:通过随机变换当前解中的0和1,生成新的解。 Metropolis准则:根据新解和当前解的价值差来决定是否接受新解。 降温过程:逐步降低温度,继续迭代直到达到结束条件。💪 通过这种方式,我们可以使用模拟退火算法来求解0-1背包问题,找到一个近似最优的...
【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 价值P = {10, 5, 15, 7, 6, 18, 3} ...
用动态规划法求如下0/1背包问题的最优解:有5 个物品,其重量分别为(3,2,1,4,5 ),价值分别为(25,20,15,40,50 ),背包容 量为6.写出求解过程(设计表格和填写表格) 相关知识点: 试题来源: 解析解:设计一个二维表V(i, j) 表示将前i个物品装进容量为j的背包所能获得 ...
0/1背包:对于每一种物品I装入背包只有一种选择,即要么装入要么不装入,不能装入多次或只装入部分。部分背包则是对于每一种物品I可以只装入部分。 贪心法就是不求最优解,只求可行解的思想,只是局部最优,不考虑整体最优性。因此对于贪心法关键是贪心准则。对于0/1背包,贪心法之所以不一定得到最优解是因为它无法...
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背包问题是一个子集选取问题,适合于用子集树表示0—1背包问题的解空间。在搜索解空间树是,只要其左儿子节点是一个可行结点,搜索就进入左子树,在右子树中有可能包含最优解是才进入右子树搜索。否则将右子树剪去。 int c;//背包容量 int n; //物品数 ...
贪心算法总是作出在当前看来是最好的选择,即贪心算法并不从整体最优解上加以考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优解。背包问题可以用贪心算法求解,而0-1背包问题却不能用贪心算法求解。用贪心算法求解背包问题的步骤是,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...