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0-1背包问题,如果背包有多个,求思路
ForEverFlying
2008-05-19 06:43:06
给定n个物品和m个背包。物品i的重量是Wi,其价值为Vi,每个背包的容量为C。应如何选择装入每个背包的物品,使得所有装入背包中物品的总价值最大?
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0-1背包问题,如果背包有多个,求思路
给定n个物品和m个背包。物品i的重量是Wi,其价值为Vi,每个背包的容量为C。应如何选择装入每个背包的物品,使得所有装入背包中物品的总价值最大?
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luoyi9340
2010-12-07
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么中文版的吗~~~
tzcim
2010-11-23
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额,只能说感谢前辈们了
ForEverFlying
2008-05-19
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呵呵,谢谢你啊,你的回答是我今天进行了几个小时算法补课的原动力
可口可乐
2008-05-19
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这么快就结贴了呀,呵呵
那本书完整的网页是
http://www.or.deis.unibo.it/knapsack.html
专门讨论背包问题
可口可乐
2008-05-19
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如果n,m,C比较小的话,可以有如下动态规划解法
dp[mask][left][cur]表示选择某中哪些物品,剩下几个背包,当前的背包还剩多少空间,空间为2^n*m*C
有 dp[mask][left][cur] = max{dp[mask][left-1][C], Vi+dp[mask|(1<<i)][left][cur-Wi]}
i是可以放进当前包的某个物品
ForEverFlying
2008-05-19
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牛人,不知您怎样找到这样生僻的论文的~或者我太才疏学浅啦……100分敬上
可口可乐
2008-05-19
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这是一个NP问题,具体详细讨论参考
http://www.or.deis.unibo.it/kp/Chapter6.pdf
九种 0-1
背包
问题
详解
目录 动态规划概念 问题1:0-1
背包
问题
问题2:完全
背包
问题
问题3:多重
背包
问题
问题4:混合
背包
问题
问题5:二维
背包
问题
问题6:分组
背包
问题
问题7:有依赖的
背包
问题
(困难) 问题8:
背包
问题
求
方案数 问题9:
背包
问题
求
具体方案 前言 0-1
背包
是一个经典的问题,之前也整理过一篇关于 0-1
背包
的博客,当时只是整理了 0-1
背包
问题
的4 种解决方法。最近在复习算法,发现有很多 0-1
背包
问题
的衍生问题。0-1
背包
问题
的限制条件既可以是重量,也可以是容量,或者..
0-1
背包
问题
的 4 种解决方法&&算法策略
蛮力法 递归与分治策略 动态规划 贪心算法 回溯法 分支限界法 前言 0-1
背包
是一个经典的问题,而它能用不同的算法思想去解决。恰巧最近在看算法,学习算法就是学习解决问题的
思路
。现在将0-1
背包
问题
与解决方法整理出来,这样不仅能区分不同的算法思想,还能加深对0-1
背包
问题
的理解。虽然有的算法思想并不能解决这一问题,但是为了对算法策略有一个较为整体的了解,所以在这里做一下简单的介绍。 ...
C++ 算法主题系列之集结0-1
背包
问题
的所有
求
解方案
背包
问题
是类型问题,通过对这一类型问题的理解和掌握,从而可以归纳出
求
解此类问题的
思路
和模板。0-1
背包
问题
,也称为不可分割
背包
问题
。无限
背包
问题
。判定性
背包
问题
.带附属关系的
背包
问题
。双
背包
求
最优值.构造三角形问题.带上下界限制的
背包
问题
(012
背包
……本文将介绍0-1
背包
问题
的各种
求
解方案,通过对各种
求
解方案的研究,从而全方面了解0-1
背包
问题
的本质。本文主要讲解
背包
系列 中的0-1
背包
问题
。0-1
背包
问题
可以使用递归和动态规划方案得到其解。
0-1
背包
问题
最近学习了0-1
背包
问题
,看了很多博文,讲的都不是很清楚。自己写一个以便以后复习。 首先0-1
背包
问题
属于动态规划的经典问题,动态规划与分治的区别在于动态规划有一个记录表,不用每次从最底部开始递归,节省了很多计算量。 0-1
背包
问题
可以转化一种
思路
,即
背包
容量从0开始递增,
背包
内物品的数量从0开始递增,计算
背包
中物品的最大价值。 0-1
背包
问题
的记录表。 其中横坐标j表示
背包
容量。 (这个
背包
容量不是题目要
求
的容量,是从0开始递增到题目要
求
的
背包
容量) 纵坐标i表示的是
背包
中物品的编号,且
背包
中只能装编号及
贪心法——0-1
背包
问题
与
背包
问题
贪心法——0-1
背包
问题
与
背包
问题
问题: 0-1
背包
问题
:给定n个物品和一个
背包
。物品i的重量为wi,其价值为vi,
背包
的容量为c。问应如何选择装入
背包
中的物品,使得装入
背包
中的物品总价值最大? 说明:同一物品不能装入多次,也不能装入物品的一部分。
背包
问题
:与0-1
背包
问题
类似,所不同的是在选择物品i装入
背包
时,可以选择物品的一部分,而不一定要全部装入
背包
。 问题分析: 对于
背包
问题
而言,执行尽量装入最大单位重量价值的贪心选择即可,其正确性证明略。对于0-1
背包
问题
,则不可以用贪心算法,因为
背包
有可能留
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