完全背包问题的一般描述为:有N个物品,第i个物品的重量与价值分别为W[i]与P[i]。背包容量为V,问在每个物品有无限个(物品必须保持完整)的情况下,如何让背包装入的物品具有更大的价值总和。 其一般解题思路为: 令f[i][j] 表示从编号1~i的物品中挑选任意数量的任意物品放入容量为j的背包中得到的最大价值,那...
//完全背包//区别:每件物品可以选择无限次/*f[i]表示总体积是i的情况下,最大价值是多少 答案:result : max{f[0...m]} 转移,从前往后考虑每个物品 for(int i =0;i<N;i++) { for(int j = v[i];j <= m;j++)//从小到大模拟 j-v[i]是算过的 f[j-v[i]]表示考虑前i个物品,包括第i...
关于0-1背包问题,以下说法正确的是( )。A.每种物品均只有一件B.对于每种物品,只有装入和不装两种选择,不允许装入物品的一部分C.其目标是使得装入背包物品的总价
设xi为第i种物品的装入件数,则问题的数学模型为:将n种物品划分为n个阶段, 状态变量sk表示装入第1种物品至第k种物品的总重量。 决策变量xk表示装入第k种物品的件数。 则状态转移方程为:sk-1=sk-wkxk。 最优值函数表示当总重量不超过sk公斤,背包中只装前k种物品的最大价值。
规模为n的0-1背包问题,有关子问题描述正确的是()A.子问题可以描述为规模为i的0-1背包问题,即:1...i共i个物品,背包容量为jB.用c[i][j]描述子问题:1
完全背包问题:每种物品有无限个。 代码模板 int dp[N]; //存储每个状态的最大价值 int v[N],w[N]; //v[]存储每个物品的体积,w[]存储每个物品的价值 int n,m; //n为物品数,m为背包容积 for(int i=1;i<=n;i++){ //枚举每个物品
采用动态规划法解决0/1背包问题,其算法的时间复杂度为( )。(假设当前有n个物品,背包中物品重量和不超过W) A. T(n)= O(nW) B. T(n)=
假设有5种物品,背包可以装重量为10的物品,5种物品的重量分别为2,2,6,5,4,价值分别为6,3,5,4,6,输出最大的总价值为? A、10 B、15 C、20 D、18 你可能感兴趣的试题 单项选择题 网页权重中关于链接建设的相关描述不正确的是()。 A、链接主要用来告知用户所链接页面的重要程度 ...
第一讲 01背包问题 这是最基本的背包问题,每个物品最多只能放一次。 第二讲 完全背包问题 第二个基本的背包问题模型,每种物品可以放无限多次。 第三讲 多重背包问题 每种物品有一个固定的次数上限。 第四讲 混合三种背包问题 将前面三种简单的问题叠加成较复杂的问题。 第五讲 二维费用的背包问题 ...
用动态规划问题求背包问题时()A.将装载物品品种数作为阶段数。B.将背包容量作为状态。C.将背包的容量作为决策变量。D.将背包装载物品件数作为决策变量。