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si
- 设有一个背包可以放入的物品重量最重为s，现有n件物品，它们的重量分别为w[0]、 w[1]、w[2]、…、w[n-1]。问能否从这n件物品中选择若干件放入此背包中，使得放入的重量之和正好为s。如果存在一种符合上述要求的选择，则称此背包问题有解（或称其解为真）；否则称此背包问题无解（或称其解为假）。试用递归方法设计求解背包问题的算法。
packet
- 输入物品的个数和背包的负重大小；程序自动为每个物品的重量和价值赋一个随机值(范围10~80)，输出装入背包的物品的总价值最大的值和此时的总物品大小。实现方法：1 回溯法，2 FIFO分枝限界，3 LC分枝限界；
2
- 用回溯解背包问题 假设有n件物品，定义一个结构体a[]来存储，结构体有两个成员weight和value(weight表示重量，value表示价值)先定义一个数组col[]表示每个物品当前状态（为1表示被选，为0表示未被选），其初值全为1，从下标为0开始遍历，当前所选物品总重和总价值分别设为tw和tv（初值均为0），背包的限重设为limit，若第i个物品满足tw+a[i].weight<=limit且col[i]==1 就将a[i].weight和value加入tw和tv，否则col[i]设
实习报告2
- 背包问题：一． 需求分析1.本程序中，表示背包和物品的元素限定为实型，物品的多少不限（可通过改变宏选择适当的数组长度）．2.程序由用户和计算机的对话方式执行，在计算机的提示信息下由用户在键盘上输入规定的运算命令，相应的输入数据和运算结果显示在其后。3.程序执行的命令包括:1) 构造物品数组及相应的标识数组2) 对数组的当前状态求和3) 打印出所有符合要求的结果4.测试数据实型的任意数据均可,不能输入字符型数据-knapsack problem : 1. A needs analysis. Thi
GreedyBag
- 贪心算法求背包问题,分别求出了三种标准1. 按效益值由大到小取物品. 2. 按重量值由小到大取物品 3.按比值pi/wi的值由大到小取物品 其中第3种是最优解-Greedy algorithm for knapsack problem, respectively, obtained three standard 1. Press-effective value of descending and remove things. 2. By weight the value of items
BOX
- 最少背包问题：假设有许多盒子，每个盒子能保存的总重量为1.0。有N个项i1,i2,…,iN，它们的重量分别是w1,w2,…,wN。目的是用尽可能少的盒子放入所有的项，任何盒子的重量不能超过他的容量。例如，如果想的重量为0.4, 0.4, 0.6和0.6，用两个盒子就能解决。 按如下策略解决此问题：按给定的次序扫描每一个项，把每一个项放入能够容纳他而不至于溢出的最满的盒子。用优先级队列选择要装入的盒子。-Minimum knapsack problem: Suppose there are m
knapsack
- 程序设计思路 在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果，要考察每个最优决策序列中是否包含一个最优子序列。所以在最短路径问题中，假如在的第一次决策时到达了某个节点v，那么不管v 是怎样确定的，此后选择从v 到d 的路径时，都必须采用最优策略。利用最优序列由最优子序列构成的结论，可得到f 的递归式。f ( 1 ,c) 是初始时背包问题的最优解。可使用（1）中所示公式通过递归或迭代来求解f ( 1 ,c)。从f (n, * )开始迭式， f (n, * )由第一个式子得出，然后由
Question1
- C++源代码，递归实现。原问题描述：鼓上蚤时迁到一个山洞里去盗宝，里面有n件宝贝，价值分别是a1,a2......an，并且满足ai大于a1+a2+....+a(i-1)的和。他身上有一个背包，能装的东西最大价值是K，他只能进洞一次，请问他最多能带出多少？ 要求：输入K，n，a1，a2......an 输出：他能最多带出的宝物价值 -C++ Source code Recursive achieve. The original problem descr iption: drum
zhaobeibaoshuzu
- 2.1寻找背包数组及遍历工具写法图文演示！ -2.1 Array and find backpack traverse graphic demonstration of writing instrument! 2.1 Array and find backpack traverse graphic demonstration of writing instrument!
d
- 【问题描述】： 设有一个背包可以放入的物品重量最重为s，现有n件物品，它们的重量分别为w[0]、 w[1]、w[2]、…、w[n-1]。问能否从这n件物品中选择若干件放入此背包中，使得放入的重量之和正好为s。如果存在一种符合上述要求的选择，则称此背包问题有解（或称其解为真）；否则称此背包问题无解（或称其解为假）。试用递归方法设计求解背包问题的算法。 -【Descr iption of the problem: There is a backpack of items can be pla
shuanfa1
- 实现背包问题的三种贪心策略，背包问题描述如下: 已知 背包容量M=120 物品种类数n=10 各种物品的总效益pi(i=1,2,………10) : 50,60,70,80,90,80,70,60,50,40 各种物品的总重量wi(i=1,2………10) : 17,30,25,41,80,70,64,56,47,38 求: 各种物品所取重量占其总重量的比例xi(i=1,2,…..10),满足0<=xi<=1, 且 且使得 达到最大值. -
KnapsackProblem
- 问题：已知有n种物品和一个可容纳M重量的背包，每种物品i的重量为wi。假定将物品i的一部分xi放入背包就会得到pixi的效益，这里，0≤xi≤1，pi>0。如果这些 物品重量的和大于M，要求所有选中要装入背包的物品总重 量不得超过M，而装入背包物品获得的总效益最大。-Question: are known to have n kinds of goods and M can hold the weight of a backpack, the weight of each item
DONGTAI
- 编程实现背包问题的动态规划算法。 输入要求： 第一行：物体个数Ｎ 背包载重量Ｍ （Ｎ，Ｍ≥１） 第ｉ行：第i-1个物体的重量 价值（ｉ＝２,3,…,N+1）-Programming the dynamic programming algorithm for knapsack problem. Input requirements: first line: the number of objects N backpack load of M (N, M ≥ 1) the f
KnapSack
- 动态规划法解背包问题。 结果举例 1、输入： 背包容量：100 物品价值：60 100 120 物品重量：10 20 30-Dynamic programming solution of knapsack problem. Results for example 1、enter: backpack size: 100 items Value: 60 100 120 items Weight: 10 20 30
beibao
- 给定物品n件，他们的重量分别是w[0]，w[1]，……w[n-1]，物品的价值分别为v[0]，v[1]，……v[n-1]，另有一个背包，它可以容纳的总重量为w。设计一种物品挑选方案，要求从这n件物品中所选取的物品的总重量不超过背包的容量w，使选中物品的价值之和最大。 -N pieces of a given item, the weight they were w [0], w [1], ... ... w [n-1], the value of goods, respectively v [0
beibaowenti
- 描述： 需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳装载是指所装入的物品价值最高。 输入： 多个测例，每个测例的输入占三行。第一行两个整数：n（n<=10）和c，第二行n个整数分别是w1到wn，第三行n个整数分别是p1到pn。 n 和 c 都等于零标志输入结束。 输出： 每个测例的输出占一行，输出一个整
suanfaqxf
- 算法实验报告+源代码 实验一 1题 归并排序.cpp 11 实验一 2题 快速排序.cpp 12 实验二1题 贪心法求背包问题.cpp 13 实验二2题 贪心法求最短路径.cpp 16 实验三 动态规划求最短路径.cpp 17 实验四 回溯法求背包.cpp 18-Algorithm+ source code for test lab reports a problem for a merge sort. Cpp 11 question tes
fenzhijiexian
- 1.分支界限算法背包问题 2.算法之分支限界法的旅行售货员问题-1. Branch and bound algorithm for knapsack problem 2. Branch and bound algorithm for the traveling salesman problem
beibaowenti
- 分别输入各清单1*1, 2*2, 3*3, 4*4, 5*5, 6*6型号产品的个数，，邮箱大小6*6，求解所需要的背包最少-Enter the list, respectively, 1* 1, 2* 2, 3* 3, 4* 4, 5* 5, 6* 6, the number of models, the mailbox size of 6* 6 pack needs to solve at least
beibao
- 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）。 提示：可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。首先将物品排成一列，然后顺序选取物品装入背包，假设已选取了前i 件物品之后背包还没有装满，则继