Advertisement

背包问题.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《背包问题》是一系列探讨在资源有限条件下，如何做出最优选择的经典算法问题集锦，涵盖多种类型和解法。 关于超市选址问题的文章附有使用Graphviz软件绘制的图表作为关联文档。如果遇到运行问题，请确保已正确安装并配置好Graphviz环境。代码可能不够完善，恳请见谅。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 背包问题.zip
    优质
    《背包问题》是一系列探讨在资源有限条件下，如何做出最优选择的经典算法问题集锦，涵盖多种类型和解法。 关于超市选址问题的文章附有使用Graphviz软件绘制的图表作为关联文档。如果遇到运行问题，请确保已正确安装并配置好Graphviz环境。代码可能不够完善，恳请见谅。
     
  • 背包问题
    优质
    背包问题是组合优化领域中的一个经典问题，其核心在于如何在有限容量的背包中选择价值最大的物品集合。这个问题广泛应用于资源分配和决策制定等领域。 在这个项目中，我们特别讨论的是“0-1背包问题”。数据集p01-p08取自特定来源，并且上述数据集中建议的解决方案是准确的。此外，还有另外一组数据集C08-C11供参考。 在本项目中，我们将展示三种解决该问题的方法：第一种方法是最简单的递归暴力求解法，虽然简单但效率较低；第二种方法则是广泛应用的动态规划方案，它可以提供精确的最佳解决方案；然而当项目的数量超过一定规模或者增加额外约束条件时，这种方法可能会导致计算时间过长。第三种也是我们在此项目中重点演示的方法是遗传算法的应用。这是一种简化版实现方式，旨在展示解决此类问题的简便性和有效性。
     
  • 背包问题
    优质
    背包问题是计算机科学与运筹学中的一个经典优化问题。给定一系列物品及其价值和重量，目标是在不超过总承重限制的情况下最大化背包装载物品的总价值。这一问题广泛应用于资源分配、组合数学等领域，具有重要的理论与实际意义。 关于背包问题的经典全书的英文高清版可以提供全面访问，帮助理解背包问题的含义。
     
  • 0-1背包问题扩展.zip
    优质
    本资料包探讨了经典的0-1背包问题，并对其进行了多种复杂度不同的扩展和优化研究。包含算法设计、分析及应用案例等。 算法设计与分析中的0-1背包问题可以进一步推广。假设有n种物品，第i种物品的价值是vi，重量是wi，体积是bi，并且装入背包的总重量限制为W，总体积限制为V。如何选择放入背包的物体以确保其总重不超过W、总体积不超过V并且价值最大？请设计一个动态规划算法来解决这个问题并分析该算法的时间复杂度。
     
  • 完整背包问题
    优质
    简介：完整背包问题是计算机科学中的一个经典优化问题，涉及如何选择不同重量和价值的物品放入给定容量的背包中以达到最大总价值。 完全背包问题是指已知一个体积为m的背包，共有n种物品，每种物品有特定的体积v[i] 和权重w[i]，且每种物品的数量无限多。要求从中选取适当的物品装进背包，使总权值最大。 首先需要明确的是状态计算方式（按照选择第 i 件物品的数量来划分）： f [i, j] = max( f [i – 1, j], f [i , j – v ] + w, f [i, j – 2 * v ] + 2 * w, f [i , j – 3 * v ] + 3 * w ……) 于是，我们可以写出最原始的代码框架： ```cpp #include using namespace std; const int INF = -1; // 定义无穷大值 ``` 注意：这里省略了具体的实现细节和完整代码。
     
  • 01背包、部分背包和完全背包问题.docx
    优质
    本文档详细介绍了三种经典的背包问题：01背包、部分背包和完全背包问题，包括它们的定义、解决方法及应用实例。 使用C++编写程序来解决0/1背包问题，并应用动态规划、回溯法以及分支限界法三种方法求解。通过一个规模较大的实例比较这三种算法的求解速度。 此外，对于背包问题（包括0/1背包和完全背包）分别采用动态规划和贪婪算法进行求解，通过具体实例对比这两种方法在解决不同类型的背包问题时的速度差异。 最后，随机生成500个较小规模的0/1背包问题，并使用贪心算法与动态规划两种策略来寻找最优解决方案。
     
  • 01背包问题与动态规划.zip
    优质
    本资料深入探讨经典的计算机科学问题——01背包问题，并详细讲解利用动态规划方法求解该问题的策略和技巧。适合算法学习者参考实践。 一、简介 背包问题是一个经典且备受讨论的算法难题，在0-1背包问题与部分背包问题背后隐藏着两种常见解决思路：动态规划与贪婪算法。 二、问题描述 假设我们有n件物品，编号分别为1, 2...n。其中第i个物品的价值为vi，重量为wi。为了简化问题，这里假定价值和重量都是整数。现在有一个背包，最大承重是W。我们的目标是从这些物品中选择一些放入背包内以使总价值最大化。根据不同的情况与条件，这个问题可以采用多种方法解决。 当每件物品只能全部选取或完全不选时（即不能取部分），这就是所谓的0-1背包问题；而如果允许只挑选某项物品的一部分，则该情形被称为部分背包(fractional knapsack)问题。 三、数据与问题 现有5个不同重量和价值的物品，具体如下：重量分别为{2, 2, 6, 5, 4}，对应的价值为{6, 3, 5, 4, 6}；背包的最大承重是10。请使用动态规划解决0-1背包问题，并利用贪婪算法处理部分背包问题来确定装入的物品组合以及所能获得的最大价值。
     
  • 背包问题与算法
    优质
    背包问题是计算机科学中的一个经典优化问题，探讨如何通过算法选择具有最高价值的物品组合放入容量有限的背包中。 背包问题（Knapsack problem）是组合优化领域的一类经典问题：给定一个物品集合，每个物品具有一定重量以及一定的价值。对于一个承载重量有限的背包，如何决定放入的物品，使得在背包承载范围内获取所装物品的最大价值。背包问题具有多种表现形式，其中最常见的当数0-1背包问题（0-1 knapsack problem），它规定了放入到背包中的物品的数量形式，每种物品具有放入（且仅放入一次）或不放入两种形式，用0和1分别进行表示：这里的 ，代表第i个物品是否包含在背包当中， 表示第i个物品的价值， 表示第i个物品的重量， 表示背包的最大承载能力。题目要求使用贪心算法和动态规划方法来解决0-1背包问题，并采用所提供的数据集合。作业需要提供实验报告，包括伪代码、运行代码以及每个测试问题的运行时间与结果；如果无法在有限时间内得到答案，则记为N.A.
     
  • 【背包问题（01类型）】
    优质
    背包问题（01类型），又称0-1背包问题，是一种经典的组合优化问题。给定一系列物品和一个容量有限的背包，在每个物品只能选择拿取或不拿取的情况下，如何选取部分物品使得总价值最大？此问题在计算机科学中具有广泛应用。 问题描述：给定n个物品和一个容量为capacity的背包，其中第i个物品的大小是w[i]，价值是v[i]。如何选择这些物品装入背包以使背包中物品的价值最大？ 思路分析： 使用动态规划方法来解决这个问题。 定义动态规划数组dp[i][j]表示从前i个物品中挑选若干放入容量为j的背包所能获得的最大总价值。 面对第i个物品时，有两种决策：放置或不放置。具体如下： 1. 当当前背包剩余空间大于等于第i个物品大小（即 j >= w[i]）时： - 不放该物品的情况下，dp[i][j] = dp[i-1][j] - 放入该物品，则需考虑前(i-1)个物品装填后的最大价值再加上当前物品的价值，因此有 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]) 2. 当背包无法容纳第i个物品时（即 j < w[i]），则只能选择不放置该物品： - 此情况下dp[i][j] = dp[i-1][j] 通过上述方法，可以逐步构建出最优解。
     
  • Python 0-1背包问题
    优质
    本篇教程讲解如何使用Python解决经典的0-1背包问题，通过动态规划方法实现高效求解，适合初学者学习算法和数据结构。 使用简单的动态规划0-1背包代码，并直接打印数组a来观察其变化。