第一行: 不取物品, 就算背包再大也没用,最后价值只是0 第一列: 背包容量为0, 不能装,此时也只是0 递推伪代码:记忆性的数组,(备忘录的感觉) 第一步:初始化 分两种情况选包, 如果放的下背包: 第一种: 选当前的背包 第二种: 不选当前背包 如果放不下背包 则直接赋值给下一个P[ i , c ] 最后发...
我们先根据一个贪心算法的经典应用实例,然后给出贪心算法的实现步骤与关键环节,最后给出C++代码求解0-1背包问题。 背包问题(Knapsack Problem):有N件物品有一个承重(也可受限于体积)为C的背包,每件物品具有二维属性,分别是重量属性wi,i=1,…,N,和价值属性pi,i=1,…,N,求解将哪几件物品装入背包可使这些物品...
01背包问题是指对于给定的一组物品，每个物品有一个重量和一个价值，在限定的总重量内，如何选择物品使得总价值最大。然而，贪心算法不一定能保证找到全局最优解，特别是在物品的价值与重量比不同时。为了实现这个算法，可以编写一个Python函数。首先定义一个物品列表，每个物品包含重量和价值。然后根据价值...
虽然这两个问题极为相似,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,背包内的物品总量未超过c,则选择单位重量价值次高的...