Advertisement

0-1背包问题.java 给定背包容量c，物品数量n，物品重量集合w[n]及价值集合v[n]；设有n种物品，

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 0-1背包问题.java 给定背包容量c，物品数量n，物品重量集合w[n]及价值集合v[n]；设有n种物品，
    优质
    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。
     
  • 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...
    优质
    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
     
  • 现有n种物品及容量为M的背包，每件物品i具有重量Wi，将其加入背包可获得收益Pi，目标是最大化背包内物品总收益...
    优质
    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
     
  • 背包容量为T，包含N个物品，每个物品的重量分别是V1,V2,V3,...,Vn，选择m个物品使其总重量恰好为T。
    优质
    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。
     
  • 重新表述后的标题可以是： 求解序列 x(n) = u(n) - u(n-L)，0 ≤ n ≤ L 与 h(n) = cos(0.2πn)，0 ≤ n ≤ M 的线性卷积问题
    优质
    本题探讨了离散信号x(n)=u(n)-u(n-L)在给定区间内与h(n)=cos(0.2πn)的线性卷积，分析两者结合后的特性及响应。 假设要计算序列x(n)=u(n)-u(n-L),0≤n≤L 和h(n)=cos⁡(0.2πn),0≤n≤M的线性卷积，完成以下实验内容： （1）设 L=M，根据线性卷积的表达式和快速卷积的原理，分别编程实现计算两个序列线性卷积的方法； （2）比较当序列长度分别为8、16、32、64、256、512、1024时，两种方法计算线性卷积所需的时间； （3）当L=2048且M=256时，比较计算线性卷积和快速卷积所需的时间。进一步考察当 L=4096 且 M=256 时两种算法所需时间； （4）编程实现利用重叠相加法计算两个序列的线性卷积，并考察L=2048且M=256时计算线性卷积的时间； （5）编程实现利用重叠保留法计算两个序列的线性卷积，考察 L=2048 且 M=256 时计算线性卷积的时间。
     
  • Java实现用无限量的100、50、20、10、5和1元纸币组成N（N≤10^6）的所有组合数量
    优质
    本题探讨使用不同面额的无限纸币组合成特定金额的方法，涉及动态规划算法在货币找零问题中的应用，挑战在于高效计算大数范围内的组合总数。要求编程者精通Java并掌握优化内存与时间复杂度技巧。 实现一个程序来解决使用面值为100元、50元、20元、10元、5元和1元的纸币组成总额N（其中N不超过1,000,000）的不同组合方式的数量问题，可以采用深度优先搜索和动态规划两种方法。
     
  • C++中计算n^1+n^2+n^3+…+n^10的公式
    优质
    本篇文章介绍了如何在C++编程语言中推导并实现一个简洁的算法或循环结构来高效地计算数学表达式n^1 + n^2 + n^3 + … + n^10，适用于学习和掌握幂运算及求和技巧。 编写一个函数来计算以下公式的值：n^1 + n^2 + n^3 + …… + n^10。其中，n 可以取 1、2 或 3 这三个数值。该函数的参数默认值为 1。
     
  • 10种常见物品的数据集合
    优质
    本数据集汇集了10种日常生活中常见的物品信息，旨在提供全面的基础数据支持，适用于各类数据分析与研究项目。 CIFAR-10是一个包含10类常见物体的数据集，所有图片的尺寸为32×32像素。训练集中有50,000个样本，测试集中则有10,000个样本。其中对象x_train代表的是训练集中各图像的像素值（即自变量），而y_train表示这些图像的实际分类标签（即因变量）。同样地，x_test包含了测试集中的所有物体图片像素信息作为输入数据（也就是自变量），y_test则对应了这些测试样例的真实类别标签。（即因变量）
     
  • GM(1,n)_MGM(1,n)_模型确定解_xza_gm1n_灰色GM(1,n)
    优质
    简介：本文介绍了GM(1,n)与MGM(1,n)两种模型及其确定解，着重探讨了改进型灰色预测模型GM(1,n)，并展示了该模型在预测问题中的应用和优势。 多变量灰色模型（Multivariable Grey Model, MGM）中的MGM(1,n)是研究复杂灰色系统的典型模型，其形式为n元一阶常微分方程组，它是单点GM(1,1)模型在多个数据点情况下的扩展。
     
  • HX711精准读取物品重量
    优质
    本项目介绍如何使用HX711芯片精确测量物体重量的技术细节和应用方法，适用于电子秤等设备开发。 HX711能够精确读取物品的质量。