废话不说了,直接上代码 #include<stdio.h> #include<math.h> #define N 5 //物品种类数目 #define CAPACITY 6 //背包容量 #define COUNT 32 int weight[N]={3,2,1,4,5}; int value[N]={25,20,15,40,50}; union{ unsigned char state; struct _FLAG{ unsigned char good_1_flag:1; uns

0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多项式复杂程度的非确定性问题, 首先是基本的0-1背包问题. ''' '''给定N个物品和一个背包,物品i的质量是Wi,其价值位Vi,背包的容量为C,问应该 如何选择装入背包的物品,使得转入背包的物品的总价值为最大? 在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将 物品i装

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

<?php /* * hash::拉链法解决hash节点存储冲突问题 * ::2014-07-02 * ::Small_Kind */ class small_hash { private $size = 20;//hash节点大小 private $zone = null;//hash空间 //实例化函数,并设置一个初始hash节点大小,如果节点大小为null,则为默认节点大小 final public function __construct($size = null){ if(!is_nu

这次实现的是蛮力法中的两个例子,选择排序法和冒泡排序法,使用的编译环境是vs2013,下面对这两个算法做一个简单介绍,然后是两个算法的c++实现代码. 选择排序法比较的范围是整个列表,每次扫描结束找出最小的一个元素一次放在前面的位置:而冒泡排序法每次是将相邻两个元素进行比较,将较大的元素放在后面,这样一次扫描结束后就将当前最大的那个元素放在了列表的后面. 两个排序方法的算法如下: 选择排序法 SelectionSort(A[0....n-1]) //输入:一个可排序数组A[0....n-1],

摘要: 使用动态规划法求解0/1背包问题. 难度: 初级 0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握. 值得提及的一个问题是,在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模,还是用对象模型建模呢? 如果用算法模型,那么 背包的值.重量就直接存入二个数组里:如果用对象模型,则要对背包以及背包问题进行对象建模.思来想去,还是采用了对象模型,尽管心里感觉算法模型似乎更好一些.有时

拉链法解决冲突.拉链法解决冲突的做法是将所有的相同Hash值的key放在一个链表中,比如key3和key14在hash之后都是0,那么在数组的键为0的地方存储这两个值,形式是链表.如果不能理解我的文字,请看下面的示例,看一下打印信息就明白了.拉链法是什么,就是链表. class HashNode{ public $key; public $value; public $nextNode; public function __construct($key, $value, $nextNode=Nu

  今天第一次接触了0/1背包问题,总结一下,方便以后修改.不对的地方还请大家不啬赐教! 上一个蓝桥杯的例题: 数据规模和约定 代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int N = sc.nextInt(); int m =sc.nextInt(); int[][] a =new

/* @链表法解决hash冲突 * 大单元数组,小单元链表 */ #pragma once #include <string> using namespace std; template<typename map_t> struct Node { size_t key; map_t content; Node *next; bool isEmpty; Node():next(NULL),isEmpty(true){} }; // 根据hash函数将content添加到hash表中

1.问题说明 0/1背包问题:我们有n种物品,物品j的重量为wj,价格为pj.我们假定所有物品的重量和价格都是非负的.背包所能承受的最大重量为W.如果限定每种物品只能选择0个或1个,则问题称为0-1背包问题.(摘自百度百科) 例子: 假设有10个物品,重量和价格分别如下图所示,背包承受最大重量W=2000,每种物品能选择放或者不放,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包容量,且价值总和最大. 2.数学模型 3.lingo代码实现 需要用到的特性是lingo的集合,数据,函数 4.

Description [题目描述] 蛤布斯有n个物品和一个大小为m的背包,每个物品有大小和价值,它希望你帮它求出背包里最多能放下多少价值的物品. [输入数据] 第一行两个整数n,m.接下来n行每行两个整数xi,wi,表示第i个物品的大小和价值. [输出数据] 一行一个整数表示最大价值. [样例输入] 5 100 95 80 4 18 3 11 99 100 2 10 [样例输出] 101 [数据范围] 对于20%的数据,xi<=1500. 对于另外30%的数据,wi<=1500. 对于100

sloves: package BackPack; public class Solves {  public int[] DecimaltoBinary(int n,int m)  {   int r;//求余数   int consult=1;//求商   int j = 0;   int []arr=new int[m];   while (consult!=0)   {    consult = n / 2;    r = n % 2;    n = consult;    arr[j]

Calendar ca = Calendar.getInstance(); String [] index = {"星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"}; String [] index1= {"一月","二月","三月","四月","

以4皇后为例,其他的N皇后问题以此类推.所谓4皇后问题就是求解如何在4×4的棋盘上无冲突的摆放4个皇后棋子.在国际象棋中,皇后的移动方式为横竖交叉的,因此在任意一个皇后所在位置的水平.竖直.以及45度斜线上都不能出现皇后的棋子,例子 要求编程求出符合要求的情况的个数.四皇后问题有很多种解法,这里主要介绍一种经典的解决方法:回溯法 回溯法的基本思想是:可以构建出一棵解空间树,通过探索这棵解空间树,可以得到四皇后问题的一种或几种解.这样的解空间树有四棵 在如上图所示的4×4的棋盘上,按列来摆放棋子,

TSP问题一直是个头疼的问题,但是解决的方法数不胜数,很多的算法也都能解决.百度资料一大堆,但是我找到了代码比较简练的一种.随机法.下面只是个人的看法而已,如果有任何问题虚心接受. 顾名思义,随机法就是随机一个序列然后用这个序列去解决问题. TSP问题描述中,一个人走一圈回到原点要使走过的路程最短,那么他一定有一个路径,随机法,随机的就是这个路径. 首先我们要明白的是,只要随机的量足够大,最终一定能得到结果,因为能随机到枚举的全部. 第二,随机了一个路径之后,我们要在这个路径下面找到最短的路径,

在实际生产生活中,需要我们解大量的线性方程组,例如是有探测.线性规划.电路等,这里我们便从理论角度建立一套解决线性方程组的体系. 线性方程组: 形如下面形式的方程组称为线性方程组. 回想起解决二元线性方程组我们的处理方法,本质上就是高斯消元法的个例,在解决多元线性方程组的时候,我们使用的便是高斯消元法. 探求线性方程组的解情况以及解线性方程组是线性代数核心要解决的问题. 然而为了更好的简化运算过程,我们确定每个方程中xi的位置,仅仅关注线性方程组的系数,因此这里自然的引入的矩阵: 这里我们便完成

0.普通情况 1.引入Decimal 也可以这样引入: from decimal import Decimal as D 相当于: from decimal import Decimal D = Decimal 之后D()就等价于Decimal()了 2.使用Decimal计算 3.错误的操作 4.但可以这样 5.对比有无''的区别 6.这个地方也可以用round()解决

学校数据结构的课程实验之一. 数据结构:(其实只用了一个二维数组) 算法:深度优先搜索,试探回溯 需求分析: 设计一个在控制台窗口运行的“n皇后问题”解决方案生成器,要求实现以下功能: 由n*n个方块排成n行n列的正方形称为n元棋盘.如果两个皇后位于n元棋盘上的同一行.同一列或同一对角线上,则称它们在互相攻击.现要找出使棋盘上n个皇后互不攻击的布局. 编制程序解决上述问题,以n=6运行程序,输出结果. 算法解释: 首先试探当前行第一个可用的位置(列.对角线没有被占领),摆放皇后之后,试探下一行的

抽象.虽然单分子测序系统的兴起已经实现组装复杂地区的能力空前提高在基因组中,基因组中的长节段重复仍然是装配中具有挑战性的前沿. 分段重复同时具有丰富的基因并且倾向于大的结构重排,使得它们的序列的分辨率在医学和进化研究中是重要的. 在哺乳动物从头塌陷的重复序列组件很少相同; 序列重复后,它开始获得paralog特异性变体. 在本文中,我们研究了这个问题解决多拷贝长节段重复的变化开发和利用多倍体定相算法. 我们开发了两种算法:第一种是针对最大化使用离散矩阵完成来观察基础单倍型的读数的可能性. 第二种