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背包九讲全版_背包九讲

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简介：
《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。

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  • 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。
     
  • 背包问题九讲2.0新版
    优质
    《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]
     
  • 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。
     
  • 背包问题解析（01背包、完全背包、多重背包、混合背包及二维费用背包等）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 0-1背包、完全背包与多重背包的概念详解
    优质
    本文深入解析了三种经典的背包问题：0-1背包、完全背包和多重背包。通过具体示例阐述每种类型的定义、特点及求解策略，帮助读者全面理解并掌握这些算法的核心思想。 背包问题包括0-1背包、完全背包以及多重背包的概念详解及实例代码解析。本段落详细介绍了背包的基本概念及其简单应用问题。
     
  • 【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]