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01背包

背包问题是一个经典的动态规划模型,容易描述,容易理解。背包问题可简单描述为: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。01背包问题的特点是,每种物品仅有一件,可以选择放...

这是一个背包问题,该算法已经是最简单的了,还有递归算法,我觉得更麻烦。对你的代码进行解释如下: //背包问题:有m件物品和一个承重为t的背包。第i件物品的重量是w[i],价值是v[i]。//求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背...

(1) in 100 5 77 92 22 22 29 87 50 46 99 90 out 133 (2) in 200 8 79 83 58 14 86 54 11 79 28 72 62 52 15 48 68 62 out 334 (3) in 300 10 95 89 75 59 23 19 73 43 50 100 22 72 6 44 57 16 89 7 98 64 out 388 (4) in 1000 100 71 26 34 5...

#include #include #include #include using namespace std; int w[10003]; int val[10003]; long long c[500003]; int main() { int num,vol; long long index; while(cin >> num >> vol) { if(num==-1) { return 0; } for(int i = 1; i

program baozi1; var a:array[0..100000]of longint;{a数组范围适当定义大点,比如10000} v,p,w,c:array[0..100]of longint; n,m,i,j:longint; begin readln(m,n);{m代表可供选择的物品数量,n包的体积} for i:=1 to m do read(v[i],w[i]); {v[i]...

1. 摘要 以背包问题为例,介绍了贪心法与动态规划的关系以及两个方案在解决背包问题上的比较。贪心法什么时候能取到最优界并无一般理论,但对于普通背包问题我们有一个完美的结果——贪心法可取到最优解。介绍了其它一些对背包问题的研究或者拓展...

rogram olbeibao,i,n,v.999] of integer; writeln(a[v]):integer,k,w); for j:=v downto v1 do if a[j]lt;a[j-v1]+w then a[j]:=a[j-v1]+w; begin read(v,c; var a:array[0.,m,n); for i:=1 to n do begin read(v1; v1,m1,w; end,j; end

用维数组存放解每都优没优结构叫态规划 答案哪要看题目要求输哪= =看题目规定背包空间(消耗) LZ再看看吧根本没理解01背包

第一个for循环用来计算总和 然后求平均值 第二个for循环是判断大于平均值的元素 并赋值到数组up中 两个for用途不同 缺一不可 至于up[j++]=score[i],可以用up[j]=score[i]; j++;替代 效果相同 但是必须加上大括号 {up[j]=score[i]; j++;

#include #include int c[50][50]; int w[10],v[10]; int x[10]; int n; void KNAPSACK_DP(int n,int W); void OUTPUT_SACK(int c[50][50],int k) ; void KNAPSACK_DP(int n,int W) { int i,k; for(k=0;k

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