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关于容量为c的背包问题,需要从n个物品中选择合适的放入背包,每个物品i具有特定的重量wi和价值pi。对于这个问题的有效解决方案... 简化后更符合要求的版本: 0-1背包问题:对容量为c的背包进行装载,从n个物品中选取装入的物品,每件物品i有重量wi和价值pi。

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简介:
简介:0-1背包问题是经典组合优化问题,目标是在给定容量的限制下选择若干物品使得总价值最大。每个物品不可分割且只能选一次。 输入包括多个测试案例,每个测例的输入占三行。第一行为两个整数n(1≤n≤10)和c;第二行为n个整数w1到wn;第三行为n个整数p1到pn。当遇到n和c都为零时结束输入。输出:对于每一个测试案例,单独一行输出一个最佳装载的总价值。 例如: 输入样例: 1 2 1 1 2 3 2 3 4 0 0 对应的输出应为: 1 4

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  • cniwipi...
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    简介:0-1背包问题是经典组合优化问题,目标是在给定容量的限制下选择若干物品使得总价值最大。每个物品不可分割且只能选一次。 输入包括多个测试案例,每个测例的输入占三行。第一行为两个整数n(1≤n≤10)和c;第二行为n个整数w1到wn;第三行为n个整数p1到pn。当遇到n和c都为零时结束输入。输出:对于每一个测试案例,单独一行输出一个最佳装载的总价值。 例如: 输入样例: 1 2 1 1 2 3 2 3 4 0 0 对应的输出应为: 1 4
  • 0-1.java 给cnw[n]及v[n];设n
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    本程序解决经典0-1背包问题。给定背包容量c和n件物品,每件物品有其独特的重量w[i]与价值v[i],目标是在不超过背包容量的前提下,通过选择部分或全部物品以实现总价值最大化。 给定n种物品以及一个背包。每个物品i的重量是wi,体积为bi,价值为vi;而背包的最大容量为c,容积限制为d。问题在于如何挑选装入背包中的物品以使总的价值最大?在选择时只能决定是否将每件物品完全放入或不放,并且不允许重复放置同一件物品。输入数据的第一行包含三个数字:代表背包的容量c、容积d以及物品总数n;接下来是关于每个具体物品重量wi,体积bi和价值vi的信息(共n行)。输出结果应为能够实现的最大总价值。
  • nMiWi,将其加可获得收益Pi,目标是最大总收益...
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    此简介描述了一个经典的NP难问题——背包问题。给定n个不同价值和大小的物品以及一个容量有限的背包,目标是在不超出背包容量的前提下,通过选择合适的物品组合来实现最大化的总收益。 0/1背包问题:假设存在n种物品以及一个容量为M的背包。每种物品i具有重量Wi,并且将该物品放入背包可以获得效益Pi。目标是找到一种方案,使得装入背包中的所有物品总效益最大。 实验方法: 确定成本函数并根据它设计算法;提供关于分支—限界法的具体计算机实现步骤。 参考教材第206页获取详细解析。 输入格式: 第一行包含两个正整数n和c。其中n代表可供选择的物品总数,而c则表示背包的最大容量。接下来的一行为n个正整数,分别对应每个物品的价值;紧接着的一行也是由n个正整数构成,它们代表着各个物品各自的重量。 输出格式: 计算并展示装入背包内所有选定商品所获得的最大价值及其对应的最优选择方案。 例如: 输入:5 10 6 3 5 4 6 2 2 6 5 4 输出应为:最大总效益值和具体哪些物品被选取。如: 15 1 1 0 0 1
  • T,N分别是V1,V2,V3,...,Vn,m使其总恰好T。
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    这是一个经典的背包问题变种,目标是从N件不同重量的物品中挑选出M件,使得它们的总重量正好等于给定的背包容量T。 背包问题:给定一个容量为T的背包以及N件物品,每件物品的重量分别为V1, V2, ..., Vn。任务是找出m件物品,使得这m件物品的总重量恰好等于T,并提供实验报告和详细代码。
  • 0-1多种
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    本文探讨了经典的0-1背包问题,并介绍了该问题的各种算法解决方案,包括动态规划、贪婪算法等方法,旨在为读者提供全面的理解和实用指导。 本段落介绍了0-1背包问题的多种解法,包括暴力求解、动态规划求解、回溯法、贪心算法以及模拟退火算法,并提供了包含详细注释的C++源代码。
  • C/C++
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    本文将探讨在C/C++编程语言中如何解决经典的背包问题,包括其算法实现和优化策略,帮助读者理解动态规划的应用。 使用C/C++解决背包问题可以采用深度优先搜索算法进行设计与分析。这种方法能够有效地探索所有可能的解空间,并找到最优解决方案。在实现过程中,需要仔细考虑如何优化递归过程以提高效率,同时确保算法能够在合理的时间内完成计算任务。此外,在具体应用中还需要根据实际情况调整参数设置和边界条件等细节问题。
  • NSGA2算法应用0-1_nsga2_cookci7_0-1NSGA2_利用NSGA2
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    本文探讨了使用NSGA2(非支配排序遗传算法二代)解决经典的0-1背包问题的方法,展示了该多目标优化算法在组合优化领域的应用潜力。 使用遗传算法解决背包问题,供大家参考交流。
  • 贪心萤火虫算法0-1
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    本研究提出了一种创新性的带有权重的贪心萤火虫算法,专门用于高效求解经典的0-1背包问题,通过优化搜索策略提升算法性能。 任静敏和潘大志提出了一种改进的萤火虫算法(WGFA),用于求解0-1背包问题。该方法在基本的萤火虫算法基础上进行了优化,包括引入线性递减惯性权重、使用贪心算法修复不可行解以及加入变异算子以增强全局搜索能力,并通过MATLAB实现这一改进算法。
  • Unity交换技能图标拖动功能
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    本教程详解在Unity引擎下实现背包物品与技能图标之间的灵活切换,涵盖拖放交互操作的完整代码及优化技巧。 帮助初学者快速使用UGUI完成图标互换和数据互换,节省宝贵的时间并避免常见问题。相关文档可以在博客上找到。
  • 析(01、完全、多、混及二维费用等)
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    本文深入探讨了多种背包问题算法,包括经典的01背包、灵活应用的完全背包、资源受限的多重背包以及复杂的混合背包和二维费用背包,旨在帮助读者理解和解决实际中的优化问题。 本段落详细解析了背包问题中的几种常见类型:01背包、完全背包、多重背包、混合背包、二维费用背包以及分级背包,并探讨了泛化物品的相关内容。文章不仅介绍了每种类型的分析思路,还提供了实用的解题技巧和各种相关题目解答方法。