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背包问题之贪婪算法求解C语言源代码
- 其实原来的程序也是采用了贪婪算法，不过下面程序中的beibao1函数采用了贪婪算法的另一种写法，beibao函数是以前的代码，用来比较两种算法-fact, the original procedure is used in the greedy algorithm, but the procedures below beibao1 function of the greedy algorithm used another way, beibao function of the previous
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- 0_1背包问题,回溯法解背包问题 0-l背包问题是子集选取问题。一般情况下，0-1背包问题是NP难题。0-1背包 问题的解空间可用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与装载问题的回溯法十分类 似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当 右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索。否则将右子树剪去。设r是当前剩余 物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r≤bestp时，可剪去右 子树。计算右子树中解的上界的更好方法
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- 关于背包的装载能力,用C++设计的程序,是著名的背包问题,相信大家在做实验报告时会遇到
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- 0-1背包问题（0-1 Knapsack Problem）的定义为：设集合 代表m件物品,正整数 分别表示第 件物品的价值与重量，那么0-1背包问题KNAP(A,c)定义为,求A的子集，使得重量之和小于背包的容量c，并使得价值和最大。
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- 背包问题 采用分枝限界法解决0/1背包问题! 本人上机实习作业,通过老师验收,合格! 针对部分上机实习的同学可以来下~
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- 非递归背包 而提尔而喝酒伊特和人家一块和金额很容易空间-Tire, but non-recursive backpack and a drink Voight and others, and the amount of space is easy to
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- 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品，能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包，即使w1 +w2 + … + wn=T，要求找出所有满足上述条件的解。例如：当T=10，各件物品的体积{1，8，4，3，5，2}时，可找到下列4组解： （1，4，3，2） （1，4，5） （8，2） （3，5，2）。 -Suppose there are a load of the backpack of the total volume of T
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- 求解背包问题：一个背包可装总重量 T，现有 n 个物件，其重量分别为（W1、W2、…、Wn）。问能否从这 n 个物件中挑选若干个物件放入背包中，使其总重量正好为 T ？若有解则给出全部解，否则输出无解-Knapsack problem: a backpack can be fitted to the total weight of T n existing object, its weight (W1, W2, ..., Wn). Asked whether this n objects to
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- 一个很好的运用模拟退火解决0-1背包问题的一个例子程序-A good use of simulated annealing to solve 0-1 knapsack problem an example program