关于背包问题,百度文库上有崔添翼大神的<背包九讲>,不明的请移步查看.这里仅介绍最基本的01背包问题的实现. public class Knapsack { private final int MIN = Integer.MIN_VALUE; @org.junit.Test public void test() { int[] w = {3, 2, 2}; int[] v = {5, 10, 20}; knapsackOptimal(5, w, v); } /** * 01背包-容量压缩 *

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

sloves: package BackPack; public class Solves {  public int[] DecimaltoBinary(int n,int m)  {   int r;//求余数   int consult=1;//求商   int j = 0;   int []arr=new int[m];   while (consult!=0)   {    consult = n / 2;    r = n % 2;    n = consult;    arr[j]

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

package 分支限界法; import java.util.LinkedList; import java.util.Scanner; /*01背包问题*/ public class ZOPackage { /* * 主方法 */ public static void main(String[] args) { //输入数据 System.out.println("请输入背包的容量w和物品的个数n"); Scanner in = new Scanner(System.in); in

问题 给定N个物品和一个背包.物品i的重量是Wi,其价值位Vi ,背包的容量为C.问应该如何选择装入背包的物品,使得放入背包的物品的总价值为最大? 分析 显然,放入背包的物品,是N个物品的所有子集的其中之一.N个物品中每一个物品,都有选择.不选择两种状态.因此,只需要对每一个物品的这两种状态进行遍历. 解是一个长度固定的N元0,1数组. 套用回溯法子集树模板,做起来不要太爽!!! 代码 '''0-1背包问题''' n = 3 # 物品数量 c = 30 # 包的载重量 w = [20, 15,

接上一篇,相同的01背包问题,上一篇採用动态规划的方法,如今用回溯法解决. 回溯法採用深度优先策略搜索问题的解.不多说.代码例如以下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None def backtrack(i): global bestV,curW,curV,x,bestx if i>=n: if bestV<curV: bestV=curV bestx=x[:] else: if curW+w[i]<=c: x[i]=True curW+=w[i] curV+=

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

1.问题描述:      有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船,其中集装箱 i 的重量为 w[i], 且重量之和小于(c1 + c2).装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船.如果有,找出一种装载方案.     例如,当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]时,可将集装箱1和集装箱2装上一艘轮船,而将集装箱3装在第二艘轮船:如果w=[20,40,40],则无法将这3个集装箱都装上轮船. 容易证明,如果一个给定的

(转自:http://blog.csdn.net/lican19911221/article/details/26264471) 图的m着色问题的Java实现(回溯法) 具体问题描述以及C/C++实现参见网址 http://blog.csdn.NET/lican19911221/article/details/26228345 /** * 着色问题 * @author Lican * */ public class Coloring { int n;//图的顶点数 int m;//可用颜色数 i

回溯法一种选优搜索法,又称试探法.利用试探性的方法,在包含问题所有解的解空间树中,将可能的结果搜索一遍,从而获得满足条件的解.搜索过程采用深度遍历策略,并随时判定结点是否满足条件要求,满足要求就继续向下搜索,若不满足要求则回溯到上一层,这种解决问题的方法称为回溯法. 回溯法解求解问题步骤 针对给定问题,定义问题的解空间树: 确定易于搜索的解空间结构: 以深度优先方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索: 用回溯法求解问题,重点是设计问题的解空间树,其解题过程则是深度遍历解空间树的过

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html 我的课程学习目标 完成课程要求的基础上,对软件工程有系统的理解 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 让我熟悉了PSP流程,并通过例子实践,深刻体会到软件开发不等于编写程序 项目GitHub的仓库链接地址 https://github.com/fengyongp

2335: 0-1背包问题 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 15  解决: 12 题目描述 试设计一个用回溯法搜索子集空间树的函数.该函数的参数包括结点可行性判定函数和上界函数等必要的函数,并将此函数用于解0-1背包问题. 0-1 背包问题描述如下:给定n 种物品和一个背包.物品i 的重量是wi ,其价值为vi ,背包的容量为C.应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有2 种选择,即装入背包或不装入背包.不能

NP问题(Non-deterministic Polynomial ):多项式复杂程度的非确定性问题,这些问题无法根据公式直接地计算出来.比如,找大质数的问题(有没有一个公式,你一套公式,就可以一步步推算出来,下一个质数应该是多少呢?这样的公式是没有的):再比如,大的合数分解质因数的问题(有没有一个公式,把合数代进去,就直接可以算出,它的因子各自是多少?也没有这样的公式). NPC问题(Non-deterministic Polynomial complete):NP完全问题,可以这么认为,这种

本文索引目录: 一.回溯算法的基本思想以及个人理解 二.“子集和”问题的解空间结构和约束函数 三.一道经典回溯法题点拨升华回溯法思想 四.结对编程情况 一.回溯算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 回溯法思路的简单描述是:把问题的解空间转化成了图或者树的结构表示,然后使用深度优先搜索策略进行遍历,遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解. 1.2 使用条件: 当问题是要求满足某种性质(约束条件)的所有解或最优解时,便可以使用回溯法,其实有暴力剪枝的意味 1.3 使用思想: 回溯法常

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 我的课程学习目标 (1)详细阅读<构建之法>学习并掌握PSP的具体流程(2)掌握背包问题,通过查阅相关资料,设计一个采用动态规划算法.回溯算法求解D{0-1}背包问题的程序(3)掌握Github发布软件项目的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)熟悉了软件项目个人开发流程(2)了解了Github发布软件项目的操作方法(3)学习了背包问题和PSP流程, 以及采用动态规划算法.回溯算法求解D{0-1}背包问题 项目

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业链接 我的课程学习目标 1.了解并掌握psp2.掌握软件项目个人开发流程3.掌握Github发布软件项目的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 通过对个人项目的完成,我更加熟悉掌握GitHub的项目仓库管理和了解.熟悉PSP流程,除此之外还复习了动态规划算法和回溯法这两种算法. 项目Github 的仓库链接地址 仓库链接 任务1:作业点评链接 1.https://www.cnblogs.com/jiangxinxin/p/1

项目 内容 课程班级博客链接 课程链接 这个作业要求链接 [作业要求](https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html) 我的课程学习目标 1.掌握软件项目个人开发流程:2.掌握Github发布软件项目的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.总结<构建之法>第1章.第2章,掌握PSP流2.开发个人项目,并掌握背包问题. 项目Github的仓库链接地址 我的Github 任务一: 已按照要求对几位优秀的1同学进行了评论 博客发

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html 我的课程学习目标 1.掌握软件项目个人开发流程2.掌握Github发布软件项目的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.通过阅读<构建之法>中PSP的相关内容,结合本次个人项目设计,掌握了软件项目个人开发流程2.通过将本次个人项目提交到Github

背包问题是动态规划中的经典问题,而01背包问题是最基本的背包问题,也是最需要深刻理解的,否则何谈复杂的背包问题. POJ3624是一道纯粹的01背包问题,在此,加入新的要求:输出放入物品的方案. 我们的数组基于这样一种假设: totalN表示物品的种类,totalW表示背包的容量 w[i]表示第i件物品的重量,d[i]表示第i件物品的价值. F(i,j)表示前i件物品放入容量为j的背包中,背包内物品的最大价值. F(i,j) = max{ F(i-1,j) , F(i-1,j-w[i])+d[i