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

首先我的结对伙伴给我提出了一个这样的问题: 使用分支界限法求解"背包问题"的步骤. 当时我是这样回答他的: ub=v+(W-w)x(v(i+1)/w(i+1)) 这个问题我在课上也没有理解清楚,因为我不知道ub是怎么算出来的...(虽然公式给了我,但我还是不理解)所以我准备周五去问问小助教这个问题如何求解,问题答案将在这周博客内容里体现. 我问过小助教之后,他从PPT下拉出来了备注(我居然忽略了备注) 于是我就把电脑抱回去自己看了. 对于分支界限法的疑惑 1.ub是什么,为什么背包没装

回溯法求解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. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

背包问题(Knapsack problem) 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的多项式复杂程度的非确定性问题(NP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.它是在1978年由Me

代码: 个人浅薄的认为DFS就是回溯法中的一种,一般想到用DFS我们脑中一般都有一颗解法树,然后去按照深度优先搜索去寻找解.而分支界限法则不算是回溯,无论其是采用队列形式的还是优先队列形式的分支界限法. 下面这个函数就是我的DFS的函数,先介绍一下参数的含义,index表示当前要判断是否合适的candidates中的元素的下标,t表示即将要把新数据加入的位置. void backTrace(int sum, int target, int a[], int index, int t, vecto

一.问题描述 描述 在一个操场的四周摆放着n堆石子.现要将石子有次序地合并成一堆.规定在合并过程中最多可以有m(k)次选k堆石子合并成新的一堆,2≤k≤n,合并的费用为新的一堆的石子数.试设计一个算法,计算出将n堆石子合并成一堆的最小总费用. 对于给定n堆石子,计算合并成一堆的最小总费用. 输入 输入数据的第1 行有1 个正整数n(n≤100),表示有n 堆石子.第2行有n个数,分别表示每堆石子的个数.第3 行有n-1 个数,分别表示m(k)(2≤k≤n)的值. 输出Output 将计算出的最小

第1章 绪论 1.1 什么是算法 1.2 算法问题求解基础 1.2.1 理解问题 1.2.2 了解计算设备的性能 1.2.3 在精确解法和近似解法之间做出选择 1.2.4 算法的设计技术 1.2.5 确定适当的数据结构 1.2.6 算法的描述 1.2.7 算法的正确性证明 1.2.8 算法的分析 1.2.9 为算法写代码 1.3 重要的问题类型 1.3.1 排序 1.3.2 查找 1.3.3 字符串处理 1.3.4 图问题 1.3.5 组合问题 1.3.6 几何问题 1.3.7 数值问题 1.4

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

算法一:分治法 基本概念 1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 2.分治策略是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 适用情况 1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2)该问题可以分解为若干个规模较小的

catalogue . 引论 . 数据结构的概念 . 逻辑结构实例 2.1 堆栈 2.2 队列 2.3 树形结构 二叉树 . 物理结构实例 3.1 链表 单向线性链表 单向循环链表 双向线性链表 双向循环链表 数组链表 链表数组 二维链表 3.2 顺序存储 . 算法 4.1 查找算法 4.2 排序算法 0. 引论

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一

1.问题.问题实例.算法的概念区分. 一个例子说明一下: 问题:判断一个正整数N是否为素数   #问题是需要解决的一个需求 问题实例:判断1314是否为素数? #问题实例是该问题的一个具体例子 算法:解决这个问题的一个计算过程描述.   #算法是对计算过程的严格描述 2.算法的性质. 有穷性.能行性.确定性.终止性.输入/输出. 3.算法的描述 自然语言(容易歧义) 自然语言+数学公式(简单方便,还是歧义) 严格形式描述(比如图灵机模型,非常麻烦,难以阅读) 类似编程语言描述 伪代码的形式 该书

一.前言 粗浅的编写正则表达式,是造成性能瓶颈的主要原因.如下: var reg1 = /(A+A+)+B/; var reg2 = /AA+B/; 上述两个正则表达式,匹配效果是一样的,但是,效率就相差太远了,甚至在与少量字符串匹配时,reg1就会造成你浏览器卡死. 不信?我们可以测试下. 首先,我们声明一个字符串变量str,同时赋予一个包含20个A的字符串给str,采用match方法与上述reg1.reg2进行匹配测试,如下: var str = 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA'

1.        资源问题1-----机器分配问题F[I,j]:=max(f[i-1,k]+w[i,j-k]) 2.        资源问题2------01背包问题F[I,j]:=max(f[i-1,j-v]+w,f[i-1,j]); 3.        线性动态规划1-----朴素最长非降子序列F:=max{f[j]+1} 4.        剖分问题1-----石子合并F[i,j]:=min(f[i,k]+f[k+1,j]+sum[i,j]); 5.        剖分问题2-----多

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

1.        资源问题1 -----机器分配问题 F[I,j]:=max(f[i-1,k]+w[i,j-k]) 2.        资源问题2 ------01背包问题   F[I,j]:=max(f[i-1,j-v]+w,f[i-1,j]); 3.        线性动态规划1 -----朴素最长非降子序列   F:=max{f[j]+1} 4.        剖分问题1 -----石子合并 F[i,j]:=min(f[i,k]+f[k+1,j]+sum[i,j]); 5.       

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

旅行推销员问题(英语:Travelling salesman problem, TSP)是这样一个问题:给定一系列城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路.它是组合优化中的一个NP困难问题,在运筹学和理论计算机科学中非常重要. 分支限界法在上一篇Blog中我有简单说明,并给出了基于分支界限法的Dijkstra ,这篇文章里介绍一下基于分支限界法的TSP算法. 对于TSP,我们需要利用上界和下界来对BFS进行剪枝,通过不断更新上界和下界,尽可能的排除不符合需求的ch

分支限界法定义:采用Best fist search算法,并使用剪枝函数的算法称为分支界限法. 分支限界法解释:按Best first的原则,有选择的在其child中进行扩展,从而舍弃不含有最优解的分支,不断重复这一过程,直到找到答案或者判定无解. 分支界限法常常用到优先队列来选择最佳扩展节点,有时也会用到普通队列,以先进先出为原则来进行筛选. 单源最短路问题定义:给定有向图和起点,寻找到达所有点的最短路径. 单源最短路的分支限界法概述:首先把节点加入优先队列,以到当前节点的最短路为下界,之后不

Git仓库删除大文件 背景 当用Git久了,难免会手误或临时添加一些大文件到仓库中,即使以后添加进了.gitignore,甚至做了git rm,但是Git为了保证版本可回退,history pack里面依然会存储这些对象,这个时候我们就要为Git仓库进行瘦身. 或者不是大文件的情况,有时我们需要删除掉一些敏感信息文件,比如password.txt,即使回退也无法找到敏感文件,要实现这个要求,也要对history pack进行清理. 清理主要做如下一些事情: 寻找想要彻底清理的文件路径 查询这个文