断断续续写了四天,感觉背包问题是最适合了解遗传算法的问题模型 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Bag { /// <summary> /// 背包类 /// </summary> public class Bag { public int Size { get; }

Problem Description Nowadays, we all know that Computer College is the biggest department in HDU. But, maybe you don't know that Computer College had ever been split into Computer College and Software College in 2002.The splitting is absolutely a big

问题说明: 假设有一个背包的负重最多可达8公斤,而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品,假设是水果好了,水果的编号.单价与重量如下所示:0李子4KGNT$45001苹果5KGNT$57002橘子2KGNT$22503草莓1KGNT$1100解法背包问题是关于最佳化的问题,要解最佳化问题可以使用「动态规划」 (Dynamicprogramming) ,从空集合开始,每增加一个元素就先求出该阶段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最后得到的就是最佳解. 下面我们看下代码: /* 问题: 假设有

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

M - 01背包 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u   Description The aspiring Roy the Robber has seen a lot of American movies, and knows that the bad guys usually gets caught in the end, often because they become t

问题描述: 总共有N种宝石供挑选,宝石i的重量为Wi,吸引力为Di,只可以用一次.Bessie最多可负担的宝石手镯总重量为M.给出N,M,Wi,Di,求M. 非常标准的01背包问题.使用了优化的一维数组的代码.因为对于这类问题,只有i-1的f[v]对计算i的f[v]有用,所以使用一维数组的时候相当于将原来i-1之前的记录覆盖掉. 下边是我的代码: #include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> #defin

题目链接:poj 3624 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放.             用子问题定义状态:即F [i, v]表示前i件物品恰放入一个容量为v 的背包可以             获得的最大价值.则其状态转移方程便是:             F [i, v] = max{F [i − 1, v], F [i − 1, v − Ci ] + Wi }             这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生       

问题描述: Eva loves to collect coins from all over the universe, including some other planets like Mars. One day she visited a universal shopping mall which could accept all kinds of coins as payments. However, there was a special requirement of the paym

写在前面:我是一只蒟蒻~~~ 今天我们要讲讲动态规划中~~最最最最最~~~~简单~~的背包问题 1. 首先,我们先介绍一下  01背包 大家先看一下这道01背包的问题  题目  有m件物品和一个容量为n的背包.第i件物品的大小是w[i],价值是k[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.    题目分析:我们刚刚看到这个题目时,有的人可能会第一想到贪心,但是经过实际操作后你会很~~神奇~~的发现,贪心并不能很好的解决这道题(没错,本蒟蒻就是这么错出来的)

动态规划(Dynamic Programming)是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.它的名字和动态没有关系,是Richard Bellman为了唬人而取的. 动态规划主要用于解决包含重叠子问题的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存重复子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解.动态规划的关键是用记忆法储存重复问题的答案,避免重复求解,以空间换取时间. 用动态规划解决的经典问题有:最短路径(shortest path),0-1背包问题(K

参考<挑战程序设计竞赛>p51 https://www.cnblogs.com/Ymir-TaoMee/p/9419377.html 01背包问题 问题描述:有n个重量和价值分别为wi.vi的物品,从这些物品中挑选出总重量不超过W的物品,求所有挑选方案中价值总和的最大值. input: 45 2 3 1 2 3 4 2 2 output: 7(选择第0.1. 3号物品) 朴素解法: c++版: #include <iostream> using namespace std; int

1.先放上0-1背包模板 二维数组 for(int i=1;i<=n;i++)//枚举 物品 for(int j=1;j<=V;j++)//枚举体积 //这个位置是可以正序枚举的. qwq //一维01背包必须倒叙 emmm //这个没错a emmm if(j>=c[i]) f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-c[i]]+w[i]);//状态转移方程. else f[i][j]=f[i-1][j]. 滚动二维数组 int dp[2][10010]; int ro

01背包问题之2 有n个物品,重量和价值分别为wi和vi,从这些物品中挑选出重量不超过W的物品,求所有挑选方案中物品价值总和的最大值 限制条件: 1 <= n <= 100; 1 <= wi<= 10^7; 1 <= vi <= 100; 1 <= W <= 10^9; 分析:数据量更大,之前求解该问题的时间复杂度为o(nW),在这一问题来说会超时,在这个问题里重量很大,但是价值很小,可以考虑价值,改变dp的对象,针对不同的价值来计算最小的质量 因为是求最小

详解动态规划(Dynamic Programming)& 背包问题 引入 有序号为1~n这n项工作,每项工作在Si时间开始,在Ti时间结束.对于每项工作都可以选择参加与否.如果选择了参与,那么自始至终都必须全程参与.此外,参与不同工作的时间段不能重叠.目标是参与尽可能多的工作,问最多能参与多少项工作? 这个问题乍一看有点棘手,由于每项工作间有时间段的重叠问题,而导致可能选了某个工作后接下去的几个选不了了.所以并不是简单地从起始时间开始,每次在可选的工作中选最早遇上的会达到最优. 事实上,不从遍历

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,

0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多项式复杂程度的非确定性问题, 首先是基本的0-1背包问题. ''' '''给定N个物品和一个背包,物品i的质量是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,使得转入背包的物品的总价值为最大? 在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将 物品i装

摘要: 使用动态规划法求解0/1背包问题. 难度: 初级 0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握. 值得提及的一个问题是,在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模,还是用对象模型建模呢? 如果用算法模型,那么 背包的值.重量就直接存入二个数组里:如果用对象模型,则要对背包以及背包问题进行对象建模.思来想去,还是采用了对象模型,尽管心里感觉算法模型似乎更好一些.有时

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 减治法 2.2.1 递归求解 2.2.2 非递归求解(运用异或运算) 2.3 动态规划法 1 问题描述 给定n个重量为w1,w2,w3,...,wn,价值为v1,v2,...,vn的物品和一个承重为W的背包,求这些物品中最有价值的子集(PS:每一个物品要么选一次,要么不选),并且要能够装到背包. 附形象描述:就像一个小偷打算把最有价值的赃物装入他的背包一样,但如果大家不喜欢扮演小偷的角色,也可以想象为一架运输机打算把最有价值的物品运输到外

对于普通的01背包问题,如果修改限制条件的大小,让数据范围比较大的话,比如相比较重量而言,价值的范围比较小,我们可以试着修改dp的对象,之前的dp针对不同的重量限制计算最大的价值.这次用dp针对不同的价值计算最小的重量. 定义dp[i+1][j],前i个物品中挑选出价值总和为j时总重量的最小值(不存在时就是一个充分大的数值INF).由于前0个物品中什么都挑选不了,所以初值为: dp[0][0]=0; dp[0][j]=INF; 此外,前i个物品中挑选出价值总和为j时,一定有 前i-1个物品中挑选

应该也是USACO的题目?同样没有找到具体出处. [题目大意] 和所有人一样,奶牛喜欢变化.它们正在设想新造型牧场.奶牛建筑师Hei想建造围有漂亮白色栅栏的三角形牧场.她拥有N(3≤N≤40)块木板,每块的长度L(1≤L≤40)都是整数,她想用所有的木板围成一个三角形使得牧场面积最大. 请帮助Hei小姐构造这样的牧场,并计算出这个最大牧场的面积. [输入] 第1行:一个整数N. 第2行起:包含N个用空格分隔的整数,即是每块木板的长度. [输出] 仅一个整数:最大牧场面积乘以100然后舍尾的结果.

 /*背包问题 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描写叙述 如今有非常多物品(它们是能够切割的),我们知道它们每一个物品的单位重量的价值v和 重量w(1<=v,w<=10):假设给你一个背包它能容纳的重量为m(10<=m<=20), 你所要做的就是把物品装到背包里,使背包里的物品的价值总和最大. 输入第一行输入一个正整数n(1<=n<=5),表示有n组測试数据: 随后有n測试数据.每组測试数据的第一行有两个正整数s,m(1<