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01背包算法
- 一个简单的01背包算法，物品数量限制在10以内。-a simple 01 backpack algorithm, the number of items within the limit of 10.
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
背包问题的遗传算法解法
- 背包问题算法解决-Knapsack Problem Solving
背包的动态规划算法
- 背包的动态规划算法.rar-backpack dynamic programming algorithm. Rar
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。
背包回素法
- 01背包 用的是回素法经测试可以用的 第一次上传情大家指教
0_1背包问题
- 经典的0-1背包问题.-classical 0-1 knapsack problem.
使用模拟退火算法（SAA）解决0－1背包问题
- 使用模拟退火算法（SAA）解决0－1背包问题-using simulated annealing (SAA) 0-1 knapsack problem solving
0-1背包
- 0-1背包问题算法在java语言的实现程序-0-1 knapsack problem algorithm java language in the realization process
0-1背包的回溯算法
- 回溯法解决0-1背包问题-Backtracking 0-1 knapsack problem solving
0-1背包的动态规划算法
- 动态规划0-1背包问题-Dynamic Programming 0-1 knapsack problem
0-1背包问题
- 该程序用贪心算法来求解0-1背包问题 采用贪婪准则：每次选择p/w最大的物品放入背包。-procedures with the greedy algorithm to solve 0-1 knapsack problem using greed criteria : Each choice p / w largest goods Add backpack.
背包问题
- matlab背包问题 密码2347725-knapsack problem Matlab code 2347725
基于vc的背包问题的实现
- 这是计算机算法中的背包问题的实现程序，使用VC开发！-This is a realization of backbag problem with VC++
实验报告-背包
- 关于背包问题的基本思想运行结果测试平台源码-knapsack problem on the basic idea of running results Source Testing Platform
背包问题2 递归
- 一个0-1背包问题的C++实现，背包的容量为t，各物品的重量分别为w1，w2。。。wn，找一个能装下最大重量的物品组合，用递归形式的贪心法实现-a 0-1 knapsack problem of C achieved, the capacity for backpack t, the weight of the items were w1, w2. . . Wn, one can find the largest installed under the weight of goods portf
背包问题的动态规划法算法(c++)
- 数据结构 算法设计与分析背包问题的动态规划法算法-data structure design and analysis of algorithms knapsack problem of dynamic programming algorithm
上大_net-0-1背包问题(回朔法)
- 0 / 1背包问题是一个N P-复杂问题，为了解决该问题，，将用回溯算法解决该问题。既然想选择一个对象的子集，将它们装入背包，以便获得的收益最大，则解空间应组织成子集树的形状（如图1 6 - 2所示）。该回溯算法与4 . 2节的装载问题很类似。首先形成一个递归算法，去找到可获得的最大收益。然后，对该算法加以改进，形成代码。改进后的代码可找到获得最大收益时包含在背包中的对象的集合。-0 / 1 knapsack problem is a P-complex issues, in order to
背包问题-vb
- 解决背包问题的vb程序
背包测试集
- 背包问题的测试数据