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LinerArange
- 动态规划方法视线特殊的（0，1，2）背包问题，获得最佳的物品取舍方案-Dynamic programming special attention (0,1,2) knapsack problem, obtain the best trade-off program items
NIP
- matlab 7.0 以上版本提供了强大的优化工具箱，但在整数规划方面，只提供了bintprog（）这个m文件以求解0－1整数规划，而对于一般的整数规划模型没有具体的算法提供。我们一般情况只是用最简单的分值定界思想编写matlab程序求解整数规划问题，但效率低下，如何利用求解整数规划的先进算法编写matlab程序提上日程，香港大学的李端和复旦大学编写的《Nonlinear Integer Programming》(非线性整数规划)为编写解决整数规划问题提供强大有效的算法，其中算法针对具体问题包括
packageProblem.tar
- 0－1的小偷背包问题源码，给出可偷东西的个数和可以拿走的最大重量，算法可以给出在这个条件下的最优解。-0-1 knapsack problem thieves source, give the number of things can be stolen and taken away the largest weight in the algorithm can give optimal solution under the conditions.
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- 9. 背包问题源码。设有一个背包可以放入物品的重量为s，现有n件物品，重量分别为w[0],w[1],...,[n-1]。问题是能否从这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等于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；否则称此背包问题无解。 数据输入： 第一行：测试集合个数m。 第二行：第一个测试用例的s值。 第三行：第一个测试用例的物品数量n。 第四行：第一个测试用例的n件物品的重量，中间用空格分开。 第五行：第二个测试用例的s值。 第
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!
0-1package
- 在0和1情况下进行背包问题解决，涉及多个物体的重量和价值，求得最大价值量以及分配方案。-At 0 and 1 backpack case for problem-solving, involving more than the weight of objects and values, as well as to achieve maximum value distribution program.
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
100002moga2
- 0-1遗传算法实现 可以解决简单的背包问题-0-1 simple genetic algorithm can solve the knapsack problem
javabeibaoTsp
- 背包算法，结合tsp实现，代码为Java版本-Java programming tsp 0 1 beibao
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
0-1KnapsackProblem
- 這是一個使用greedy所寫的0-1 Knapsack Problem ，所有的物品若要取則必須全取，此程式可以讓背包裝最多且最有價值的物品-This is a greedy written using the 0-1 Knapsack Problem, to take all the items must all take, the program can back up and packing the most valuable items
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