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c语言贪心算法背包问题
贪心算法
几个经典例子
答:
[背包问题]
有一个背包,背包容量是M=150。有7个物品,物品可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大,但不能超过总容量。物品 A B C D E F G 重量 35 30 60 50 40 10 25 价值 10 40 30 50 35 40 30 分析:目标函数:∑pi最大 约束条件是装入的物品总重量...
0-1
背包问题
的多种解法代码(动态规划、
贪心
法、回溯法、分支限界法...
答:
/* w1*y1 + sum_{i=2 to n} (wi*zi) <=
c
/* 这说明:(y1,z2,z3,...zn)是所给0-1
背包问题
的更优解,那么 /* 说明(y1,y2,...,yn)不是问题的最优解,与前提矛盾,所以最优 /* 子结构性质成立。 /* /* 2.2 子问题重叠性质 /* 设所给0-1背包问题的子问题 P(i,j)为: /* max ...
贪心算法
例题分析
答:
3. 选取单位重量价值最大的物品:对于重量相同的物品,这个策略也无法确保最优,如A、B、
C
的单位重量价值相同,选择A可能导致错误。若物品可分割,这种策略可能可行,但在本例中,它同样不适用。值得注意的是,
贪心算法
并非总能给出最优解,尤其在0-1
背包问题
中。如果物品可以任意分割,策略3可能会有...
这个
背包问题
(Knapsack Problem)程序怎么写?用
C语言
或C++。
答:
if(
c
>wi[i]) //容量比物品数量多 { sum+=(double)sinp[i]*wi[i]; //如果上面总价(vi)也交换的话,这可以写为sum+=vi[i];c-=wi[i];} else { sum+=(double)sinp[i]*c;break; //容量满了,退出 } } printf("%.1lf\n",sum);} ...
贪心算法
的例题分析
答:
一般来说,
贪心算法
的证明围绕着:整个
问题
的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。对于例题中的3种贪心策略,都是无法成立(无法被证明)的,解释如下:⑴贪心策略:选取价值最大者。反例:W=30物品:A B
C
重量:28 12 12价值:30 20 20根据策略,首先选取物品A,接下来就无法再...
贪心算法
部分
背包问题
答:
若我们用背包的负重能力来划分状态,令状态变量s[k]表示负重能力为k的背包,那么s[m]的值只取决于s[k](k≤m)的值。因此
背包问题
具有最优子结构。(2)递归地定义最优值 动态规划的逆向思维法的第二步是根据各个子问题的最优值来递归地定义原问题的最优值。对背包问题而言,有状态转移方程:/max...
求
背包问题贪心算法
实例结果
答:
背包问题
:假设物体重量W1,W2...Wn其对应的价值为P1,P2...Pn,物体可分割,求装入重量限制为m的背包中的物体价值最大.可用P/W来解答.include<iostream> include<algorithm> using namespace std;struct good//表示物品的结构体 { double p;//价值 double w;//重量 double r;//价值与...
关于C++ 01
背包问题
答:
//sj和vj分别为第j项物品的体积和价值,
C
是总体积限制。//V[i,j]表示从前i项{u1,u2,…,un}中取出来的装入体积为j的背包的物品的最大//价值。[13](3)
贪心算法
解决
背包问题
有几种策略:(i) 一种贪婪准则为:从剩余的物品中,选出可以装入背包的价值最大的物品,利用这种规则,价值最大的...
c语言
木棒加工
问题
,利用
贪心算法
哦
答:
对于第一种策略,很容易找到反例:
背包
容量:100物品:A B
C
重量:100 50 50价值:70 50 50按照你的第一种
贪心
策略,选择A,但显然选B+C是更加划算的 对于第二种策略,反例为:背包容量:100物品:A B重量:50 10价值:100 1对于你的第二种策略,会选择B,但选择A...
背包问题
的
贪心算法
时间复杂度
答:
3、0-1
背包问题
:0-1背包问题是最基本的背包问题,假设背包容量为
C
,有n个物品,每个物品有重量w和价值v。问题要求从这n个物品中选择一部分物品放入背包中,使得放入背包的物品总价值最大,同时总重量不超过背包的容量。4、
贪心算法
的基本思想是按照物品的单位价值(即价值除以重量)进行排序,然后依次...
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