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背包问题九讲2.0新版

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简介：
《背包问题九讲2.0》是对经典的动态规划问题——背包问题进行全面解析和深入探讨的新版著作，涵盖基础概念、算法技巧及优化策略。 《背包问题九讲》由dd_engi大神创作，并属于《动态规划的思考艺术》系列。该系列文章的第一版于2007年下半年使用EmacsMuse制作，以HTML格式发布到网上，被广泛转载并具有一定影响力。2011年9月，原作者用LATEX重新制作了这些文章并对内容进行全面修订。您现在看到的是2.0 beta版本。 目录包括： - 01背包问题 - 完全背包问题 - 多重背包问题 - 混合三种背包问题 - 二维费用背包问题 - 分组的背包问题 - 有依赖的背包问题 - 泛化物品 - 背包问题的变化

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  • 背包问题九讲2.0新版
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    《背包问题九讲2.0》是对经典的动态规划问题——背包问题进行全面解析和深入探讨的新版著作，涵盖基础概念、算法技巧及优化策略。 《背包问题九讲》由dd_engi大神创作，并属于《动态规划的思考艺术》系列。该系列文章的第一版于2007年下半年使用EmacsMuse制作，以HTML格式发布到网上，被广泛转载并具有一定影响力。2011年9月，原作者用LATEX重新制作了这些文章并对内容进行全面修订。您现在看到的是2.0 beta版本。 目录包括： - 01背包问题 - 完全背包问题 - 多重背包问题 - 混合三种背包问题 - 二维费用背包问题 - 分组的背包问题 - 有依赖的背包问题 - 泛化物品 - 背包问题的变化
     
  • 背包问题九讲完整版.pdf
    优质
    《背包问题九讲》是一份全面解析经典背包算法问题的电子书，涵盖各种类型与变种，适合算法爱好者深入学习。 背包九讲pdf资源提供了一个详细的关于背包问题的讲解。
     
  • 背包九讲全版_背包九讲
    优质
    《背包九讲全版》是一本系统介绍旅行背包技巧和经验分享的手册，涵盖从装备选择到打包细节的全方位指导。 背包九讲的完整版详细介绍了各种背包问题。
     
  • 背包问题的动态规划(DP)算法详解-背包九讲
    优质
    《背包九讲》是一本深入浅出解析经典动态规划（DP）方法解决背包问题的教程，适合编程爱好者和竞赛选手阅读。 动态规划（DP）——背包问题算法详解[背包九讲]
     
  • 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。
     
  • 杭电ACM课程资料2014（包含背包九讲）
    优质
    本资料为杭州电子科技大学2014年ACM竞赛课程内容，涵盖算法基础、数据结构及经典题目解析，并特别包括了《背包问题九讲》以深入讲解组合优化问题。 刘春英老师的ACM课件适合ACM入门使用，包含详细的专题整理以及经典的背包九讲。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【算法解析】【回溯专题】第7讲：0-1背包问题
    优质
    本教程为回溯算法系列第七讲，专注于解析经典的0-1背包问题，通过实例讲解其解决方案及优化策略，帮助学习者掌握回溯法在实际问题中的应用。 本期任务：介绍算法中关于回溯思想的几个经典问题。 【算法】【回溯篇】第1节：八皇后问题 【算法】【回溯篇】第2节：解数独问题 【算法】【回溯篇】第3节：正则表达式问题 【算法】【回溯篇】第4节：全排列问题 【算法】【回溯篇】第5节：组合问题 【算法】【回溯篇】第6节：子集问题 【算法】【回溯篇】第7节：0-1背包问题 一、问题描述 给定n种物品和一个容量为c的背包。每件物品i有重量wi>0，其价值vi>0。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？（要求使用回溯法） 输入示例： n, c = 4, 7 w = [3, 5, 2, 1] v = [9, 10, 7, 4]