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0-1背包问题的贪心算法
希望对大家有帮助-0-1 knapsack problem the greedy algorithm would like to help everyone
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0-1背包问题，
0-1背包问题 Version 1.0
2008-10-28-0-1 knapsack problem, 0-1 knapsack problem Version 1.02008-10-28
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本程序是在MATLAB平台上，利用智能优化算法遗传算法来解决01背包问题。在0 / 1背包问题中，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。-This procedure is in the MATLAB platform using intelligent genetic algorithm optimization algorithm t
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0-1背包问题，典型的动态规划问题的实现过程-0-1 knapsack problem, a typical dynamic programming problem of the realization of the process! ! !
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c语言实现的0-1背包问题，很简单，运行正常可靠，页面简洁。-c language implementation of the 0-1 knapsack problem, is very simple, operating normally reliable, simple page.
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这个文件夹包含了0-1背包问题的源代码、可执行文件和上级报告。-This folder contains the 0-1 knapsack problem source code, executable files, and supervisor.
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0-1背包问题是一个经典的算法问题，有多种解法，这里用分支定界法求解。-0-1 knapsack problem is a classical algorithm for the problem, there are several solution here solved with branch and bound method.
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这份源代码是用粒子群算法解决0/1背包问题，可以正常运行。-The source code is the particle swarm algorithm to solve 0/1 knapsack problem, it works.
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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
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我自己用C写的一个用分支界限法实现0-1背包问题，比较简便实用，而且易懂，比回溯法有明显的优势-I have written in C, a branch and bound method 0-1 knapsack problem is relatively simple and practical, and easy to understand, there are obvious advantages than backtracking
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一个算法的实现：使用分支界限法求解0-1背包问题-The realization of an algorithm: 0-1 knapsack problem using the branch and bound method
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算法课程中的经典案例 0-1背包问题 采用动态规划思想解决-A classic case of the algorithm courses 0-1 knapsack problem using dynamic programming to solve
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用C++编的关于0-1背包问题的源程序，程序可以运行-Source on the 0-1 knapsack problem compiled C++ used, the program can run
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动态规划0-1背包问题
列表法并且测试时间代价-0-1 knapsack problem dynamic programming
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0-1背包问题的实现，用HTML，js编写的算法(0-1 knapsack problem implementation, using HTML, JS algorithm written)
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用C++工具，使用动态规划算法实现0-1背包问题,(implementation of the 0-1 knapsack problem with C++)
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0/1背包问题 利用的子集树，进行穷举算法实现(0/1 knapsack exhaustive problem)
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0/1背包问题动态规划详解及C代码
动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。(0/1 knapsack problem dynamic programming detailed and C code
Dynamic programming is the abstraction of a method of replacing time with space.)
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利用动态规划实现0-1背包问题，文件包含源代码，解释说明及测试样例(Dynamic programming to achieve 0-1 knapsack problem.)
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使用遗传算法解决0-1背包问题，调试成功，非常适合初学者了解遗传算法和0-1背包问题(Using genetic algorithm to solve 0-1 knapsack problem, debugging is successful. It is very suitable for beginners to understand genetic algorithm and 0-1 knapsack problem.)
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