package 分支限界法; import java.util.LinkedList; import java.util.Scanner; /*01背包问题*/ public class ZOPackage { /* * 主方法 */ public static void main(String[] args) { //输入数据 System.out.println("请输入背包的容量w和物品的个数n"); Scanner in = new Scanner(System.in); in

01背包问题 问题:有N件物品和一个容量为V的背包.第i件物品的费用是c[i],价值是w[i].求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大. 分析: 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放. 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值.则其状态转移方程便是: f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]} 这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的.所以有必要将它

算法笔记(c++)--经典01背包问题 算法解释起来太抽象了.也不是很好理解,最好的办法就是一步步写出来. 背包问题的核心在于m[i][j]=max(m[i-1][j],m[i-1][j-w[i]]+v[i])这个公式理解起来还是有点麻烦的特别我这种脑子笨的人.所以我先上段代码,然后那数据一步步分析就行了. 先上代码:代码稍微看看就行了,关键我下面的解释,走一遍就懂了. #include <iostream> #include<algorithm> using namespace

去年的算法课挂了,本学期要重考,最近要在这方面下点功夫啦! 1.多边形游戏-动态规划 问题描述: 多边形游戏是一个单人玩的游戏,开始时有一个由n个顶点构成的多边形.每个顶点被赋予一个整数值, 每条边被赋予一个运算符“+”或“*”.所有边依次用整数从1到n编号. 游戏第1步,将一条边删除. 随后n-1步按以下方式操作: (1)选择一条边E以及由E连接着的2个顶点V1和V2: (2)用一个新的顶点取代边E以及由E连接着的2个顶点V1和V2.将由顶点V1和V2的整数值通过边E上的运算得到的结果赋予新顶

两天的时间都在学习动态规划:小作业(01背包问题:) 数据结构老师布置的这个小作业还真是让人伤头脑,自己实在想不出来了便去网上寻找讲解,看到一篇不错的文章: http://www.cnblogs.com/sdjl/articles/1274312.html -------通过金矿模型介绍动态规划 但是---------------------------------------- 两天的时间才完成这个lab 总结:1.思维思路要清晰.2.题目信息要看清楚.3.改代码过程中注意小变量的数值是否同步

01 前言 经过小编这几天冒着挂科的风险,日日修炼,终于赶在考试周中又给大家更新了一篇干货文章.关于用变邻域搜索解决0-1背包问题的代码.怎样,大家有没有很感动? 02 什么是0-1背包问题? 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 w_i,其价值为 v_i . 问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大? 为什么叫0-1背包问题呢?显然,面对每个物品,我们只有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,也不能装入同一物品多

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html 我的课程学习目标 完成课程要求的基础上,对软件工程有系统的理解 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 让我熟悉了PSP流程,并通过例子实践,深刻体会到软件开发不等于编写程序 项目GitHub的仓库链接地址 https://github.com/fengyongp

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业链接 我的课程学习目标 1.了解并掌握psp2.掌握软件项目个人开发流程3.掌握Github发布软件项目的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 通过对个人项目的完成,我更加熟悉掌握GitHub的项目仓库管理和了解.熟悉PSP流程,除此之外还复习了动态规划算法和回溯法这两种算法. 项目Github 的仓库链接地址 仓库链接 任务1:作业点评链接 1.https://www.cnblogs.com/jiangxinxin/p/1

问题描述: 总共有N种宝石供挑选,宝石i的重量为Wi,吸引力为Di,只可以用一次.Bessie最多可负担的宝石手镯总重量为M.给出N,M,Wi,Di,求M. 非常标准的01背包问题.使用了优化的一维数组的代码.因为对于这类问题,只有i-1的f[v]对计算i的f[v]有用,所以使用一维数组的时候相当于将原来i-1之前的记录覆盖掉. 下边是我的代码: #include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> #defin

  继续讲故事~~   转眼我们的主人公丁丁就要离开自己的家乡,去大城市见世面了.这天晚上,妈妈正在耐心地帮丁丁收拾行李.家里有个最大能承受20kg的袋子,可是妈妈却有很多东西想装袋子里,已知行李的编号.重要.价值如下表所示: 妈妈想要在袋子所能承受的范围内,使得行李的价值最大,并且每件行李只能选择带或者不带.这下妈妈可犯难了,虽然收拾行李不在话下,但是想要解决这个问题,那就不是她的专长了.于是,她把这件事告诉了丁丁.   丁丁听了,想起了几天前和小连一起解决的子集和问题(subset sum

一.背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2至Wn,与之相对应的价值为P1,P2至Pn.01背包是背包问题中最简单的问题.01背包的约束条件是给定几种物品,每种物品有且只有一个,并且有权值和体积两个属性.在01背包问题中,因为每种物品只有一个,对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况.如果不选择将其放入背包中,则不需要处理.如果选择将其放入背包中,由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间,需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况. 二.

无界背包中的状态及状态方程已经不适用于01背包问题,那么我们来比较这两个问题的不同之处,无界背包问题中同一物品可以使用多次,而01背包问题中一个背包仅可使用一次,区别就在这里.我们将 K(ω)改为 K(i,ω) 即可,新的状态表示前 i 件物品放入一个容量为 ω的背包可以获得的最大价值. 现在从以上状态定义出发寻找相应的状态转移方程.K(i−1,ω)为 K(i,ω)的子问题,如果不放第 i 件物品,那么问题即转化为「前 i−1 件物品放入容量为 ω 的背包」,此时背包内获得的总价值为 K(i−1

问题描述: 给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问:应该如何选择装入背包的物品,是的装入背包中物品的总价值最大? 细节须知: 暂无. 算法原理: a.最优子结构性质 0-1背包问题具有最优子结构性质.设(y1,y2,…,yn)是所给0-1背包问题的一个最优解,则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解. b.递归关系 设所给0-1背包问题的子问题 的最优值为m(i,j),即m(i,j)是背包容量为j,可选择物品为i,i+1,…,n时0-1背包问题的最优值

动态规划求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 动态规划核心:计算并存储小问题的最优解,并将这些最优解组合成大问题的最优解.(将原问题分解为若干子问题,然后自底向上,先求解最小的子问题,把结果存储在表格中,再求解大的子问题时,直接从表格中查询小的子问题的解,避免重复计算,从而让提高算法效率) 解决本问题思路:对于第 i 个物品,放入后可以取得最大的价值,那么,前 i-1 个物品在背包容量为 w-

0-1背包问题描述:一个正在抢劫商店的小偷发现了n个商品,第i个商品价值 vi 美元,重 wi 磅,vi 和 wi 都是整数.这个小偷希望拿走价值尽量高的商品,但他的背包最多能容纳 S 磅重的商品,S 是一个整数,那么他应该如何拿才能使得背包中的商品价值之和最大. 0-1背包问题的特点在于这类问题只能做出二元选择,比如上面描述的问题中每个商品不可拆分,小偷要么把它拿走,要么把它留下:不能拿走商品的一部分.所以有可能最后结果小偷的背包还有多余的空间,但却不能再多放商店的商品了.这也是使用动态规划求

中文理解: 0-1背包问题:有一个贼在偷窃一家商店时,发现有n件物品,第i件物品价值vi元,重wi磅,此处vi与wi都是整数.他希望带走的东西越值钱越好,但他的背包中至多只能装下W磅的东西,W为一整数.应该带走哪几样东西?这个问题之所以称为0-1背包,是因为每件物品或被带走:或被留下:小偷不能只带走某个物品的一部分或带走同一物品两次. 在分数(部分)背包问题(fractional knapsack problem)中,场景与上面问题一样,但是窃贼可以带走物品的一部分,而不必做出0-1的二分选择.

[问题描述] 0-1背包问题:有 N 个物品,物品 i 的重量为整数 wi >=0,价值为整数 vi >=0,背包所能承受的最大重量为整数 C.如果限定每种物品只能选择0个或1个,求可装的最大价值. 可以用公式表示为:  [算法思路] 动态规划法.我们可以想到这个问题具有最优子结构性质,假设(x1,x2,...,xn)是最优解,那么在去除x1之后,剩下(x2,...,xn)肯定是以下问题的最优解: 根据这个特征可以设计DP函数并推出递归关系.具体地,m(i,j)是背包容量为j,可选择物品为i,

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 我的课程学习目标 (1)详细阅读<构建之法>学习并掌握PSP的具体流程(2)掌握背包问题,通过查阅相关资料,设计一个采用动态规划算法.回溯算法求解D{0-1}背包问题的程序(3)掌握Github发布软件项目的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)熟悉了软件项目个人开发流程(2)了解了Github发布软件项目的操作方法(3)学习了背包问题和PSP流程, 以及采用动态规划算法.回溯算法求解D{0-1}背包问题 项目

项目 内容 课程班级博客链接 课程链接 这个作业要求链接 [作业要求](https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html) 我的课程学习目标 1.掌握软件项目个人开发流程:2.掌握Github发布软件项目的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.总结<构建之法>第1章.第2章,掌握PSP流2.开发个人项目,并掌握背包问题. 项目Github的仓库链接地址 我的Github 任务一: 已按照要求对几位优秀的1同学进行了评论 博客发

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html 我的课程学习目标 1.掌握软件项目个人开发流程2.掌握Github发布软件项目的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.通过阅读<构建之法>中PSP的相关内容,结合本次个人项目设计,掌握了软件项目个人开发流程2.通过将本次个人项目提交到Github