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01背包问题详解

这个是状态转移方程f[v] 表示背包剩余容量V时候积累的价值总和你这个是优化版本的只用了一维数组 有个更基本的方法我解释给你听有n件物品 假设当前到第i件了 { f[i - 1][v];f[i][v](到第i件时 此时容量为v ) = { { f[i - 1][v - w[i]] + p[i];(v>=w[i]) (两

用一维数组存放的解每个都最优..不然没有最优子结构还叫什么动态规划答案是哪个要看你题目要求输出哪个= =就是看你题目上规定的背包空间大小(消耗).lz再好好看看吧..你根本没理解01背包

一维的吗?二维的:f[I,j]=max{f[i-1,j],f[i-1,j-Wi]+Vi}前i个货zhidao物内,用j的重量去装.f[i-1,j]表示不放第i个货物.f[i-1,j-wi]+vi表示放第i个货物,加上前用j-wi 的重量去装i-1个货物,和vi第i个货物的价值.一维的:f[i]=max(f[i],f[i-wj]+vj);用j个重量去装第j个货物的选择.装为容:f[i-wj]+vj 不装为:f[i];保持不变

01背包解析和程序 [问题描述] 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……Wn,与之相对应的价值为P1,P2……Pn.求出获得最大价值的方案. 注意:在本题中,所有的体积值均为整数. [算法分析]: 对于

(1)将二维数组转化为一维数组之后,f[v]表示v的容量最多装多大价值.如果顺序枚举的话,每种物品可能多次使用.例如某个物品重量为5,价值为10,那么就会用f[0]去更新f[5],用f[5]去更新f[10],最后出现f[0]=0,f[5]=10,f[1

P01: 01背包问题题目有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.基本思路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:

初看这类问题,第一个想到的会是贪心,但是贪心法却无法保证一定能得到最优解,看以下实例: 贪心准则1:从剩余的物品中,选出可以装入背包的价值最大的物品,利用这种规则,价值最大的物品首先被装入(假设有足够容量),然后是下

算法分析 对于背包问题,通常的处理方法是搜索. 用递归来完成搜索,算法设计如下: function Make( i {处理到第i件物品} , j{剩余的空间为j}:integer) :integer; 初始时i=m , j=背包总容量 begin if i:=0 then Make:=0; if j>=wi then (背包剩余

* 一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包,现在有N件物品, 它们的重量分别是W1,W2,,Wn, 它们的价值分别为P1,P2,,Pn. 若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值. 输入格式: M,N W1,P1 W2,P2 输出格式: X */ 因为背包最

把这一句:int f[maxn],t[maxn],v[maxn];放到main()的前面去,或者定义后就立即赋值为0.因为局部变量初始化的值是不确定的,但保证全局变量都被初始化为0.还有你最后:cout 评论0 0 0

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