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背包算法
- 高级算法中的背包问题求解，算法简便高效，主要解决动态规划0-1背包问题-senior algorithm to solve the knapsack problem, the algorithm is simple and efficient, dynamic programming solution 0-1 knapsack problem
贪婪算法解决背包
- 运用贪婪算法能够很好解决0/1背包问题，这是我编的一个小程序，运行过很好。-greedy algorithm can be used to solve a very good 0 / 1 knapsack problem, this is my part of a small program running very good.
01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~-used Branch and Bound France 0 / 1 knapsack problem! I practice on the machine operations, acceptance by the teachers, qualified! In view of the attachment on the machine for students to the
背包问题程序
- 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，即Σpi*xi 取得最大值。-0 / 1 knapsack problem, the need for the capacity of the c loaded backpack. N items from the selected load backpack items, e
背包问题的解决
- 背包问题的解决 :给定一个超递增序列和一个背包的容量,然后在超递增序列中选(只能选一次)或不选每一个数值,使得选中...解决0/1背包问题的方法有多种,最常用的有贪婪法和动态规划法。
0-1
- 算法设计与分析：动态规划解决0-1背包问题
0-1
- 这是一个用C++实现的0/1背包问题，它是用贪心法实现的。
0-1-knapsack-problem
- 模拟退火解决0-1背包问题，初学者可以借鉴-Simulated annealing to solve 0-1 knapsack problem, beginners can learn from
0-1knapsack_problem
- 0/1背包问题：给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大?回溯法解决0/1背包问题-0/1 knapsack problem: given n types of items and a knapsack of capacity C, the weight of item i is wi, the value of vi, 0/1 knapsack problem is how to
0-1bag
- 实现0—1背包问题的分支限界搜索，为控制台应用程序，编译环境为vs2008-0-1 knapsack problem to achieve the branch and bound search for the console application, compile environment for vs2008
bags
- 四种算法（动态规划、回溯法、分支限界法、贪心法）实现0-1背包问题-four algorithms including dynamic planningm,tracing,branch and bound method and greedy to implement 0-1 bag problem.
bag-C-Algorithm
- 背包问题系列算法详解 背包问题是一个关于最优解的经典问题。通常被讨论的最多的，最经典的背包问题是0-1背包问题(0-1 Knapsack Problem)。它是一切背包问题及相关背包问题的基础。本篇博文将详细分析0-1背包问题，并给出0-1背包问题的几种解法，同时也对0-1背包问题的内涵进行延伸，丰富其外延至完全背包问题和多重背包问题，并给出背包问题的算法实现过程，希望对大家有帮助。-Detailed Algorithm for Knapsack Problem Series
0-1背包问题
- 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)
KnapSack2
- 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)
beibao
- 这是在C语言环境下利用回溯法实现0-1背包的程序(This is in the C language environment, the use of backtracking method to achieve 0-1 knapsack program)
部分背包的贪心算法实现
- 通过贪心算法实现装进背包物品价值最大化，具体步骤是依次选择价值密度最大的物品放入背包(Through greedy algorithm to maximize the value of goods loaded into backpacks.)
背包
- 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi，背包的容量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择，即装入背包或者不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。试设计一个解此问题的动态规划算法，并分析算法的计算复杂性。(Given n items and a knapsack. The weight of the item I is wi, the volume is Bi
背包2
- 解决背包问题的一个算法 ，可以看看的啊大大撒打算 打上单(sssfaadasdasdasfdsgdsgdssgddsgvfdasdffsfd)
NSGA2解决0-1背包问题
- 用遗传算法解决背包问题，供大家参考交流。。。(Using genetic algorithm to solve the knapsack problem, for your reference and exchange...)
0-1背包问题
- 实现0－1背包问题 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。也可以将背包问题描述为决定性问题，即在总重量不超过W的前提下，总价值是否能达到V？