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【背包问题(01类型)】

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简介:
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。

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    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。
  • 01、部分和完全.docx
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    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。
  • Python实现的01
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    本简介介绍如何使用Python编程语言解决经典的01背包问题。通过动态规划方法优化资源分配,在限制条件下最大化总价值。 假设背包的容量是C,有四类物品可供选择。每类物品的数量分别是j1, j2, j3 和 j4,每一项的具体体积分别为 vk1 (k1 属于 j1), vk2 (k2 属于 j2), vk3 (k3 属于 j3) 和 vk4 (k4 属于 j4),它们对应的经济价值分别是 uk1 (k1 属于 j1), uk2 (k2 属于 j2), uk3 (k3 属于 j3) 和 uk4 (k4 属于 j4)。问题在于,如何选择才能使背包内的物品总价值最大,并且每类物品中至少要选一个进入背包。
  • 01的测试数据
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    01背包问题的测试数据主要探讨了在解决经典01背包算法时所采用的各种测试案例和数据集的设计,以评估不同解决方案的有效性和效率。 0-1背包问题测试数据包含多组数据,每组包括物品的价值量及其重量,可以直接复制使用。
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    本PDF文档深入探讨了经典的0-1背包问题,并着重介绍了几种基于贪婪策略求解该问题的方法及其局限性。 详细解析01背包问题中的贪心算法思想,帮助你快速理解这一算法的概念与应用。
  • Java界面实现的01
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    本项目通过Java语言实现了经典的01背包问题算法,并设计了友好的用户界面以直观展示解题过程和结果。 实现Java界面中的01背包问题可以包括求解最优值以及组合方式的展示。需要注意的是输入的物品数量与它们的价值个数必须相等。
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    本资源提供关于经典算法问题——01背包问题的详细解析,包括PPT讲解、完整源代码及说明文档,适用于学习与研究。 动态规划是解决背包问题的一种经典方法,通过将原问题分解为子问题,并保存子问题的解来避免重复计算,从而优化算法效率。背包问题通常涉及一系列物品,每个物品有各自的重量和价值,目标是在不超过背包总重量的情况下最大化背包内物品的总价值。 在接下来的内容中,我们将深入探讨背包问题的各种变体,包括01背包、完全背包、多重背包等,并介绍如何使用动态规划来解决它们。我们会详细解释动态规划的思路、状态转移方程的设计以及边界条件处理方法。 每篇讲解都会附带相应的源代码实现,这些代码简洁明了,方便读者理解并动手实践。通过阅读和运行这些代码,读者可以直观地看到动态规划是如何一步步构建出最优解的。 这些讲解和源码不仅适用于初学者,对于有一定基础的读者来说也是提升算法理解和应用能力的好材料。通过学习和实践,读者可以逐渐掌握动态规划在背包问题中的应用技巧,并为将来解决更复杂的优化问题打下坚实的基础。
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    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。