• 0/1背包问题(回溯法、分支限界法、动态规划法、贪心法)(C++版)

    时间:2023-01-05 18:43:24

    此篇整理自李老师上课PPT           --- On one way by myself (1)问题描述     有n个重量分别为{w1,w2,…,wn}的物品,它们的价值分别为{v1,v2,…,vn},给定一个容量为W的背包。设计从这些物品中选取一部分物品放入该背包的方案,每个物品要么选...

  • [学习]背包问题入门(1)

    时间:2023-01-05 18:43:18

    题目 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 基本思路 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...

  • 《算法导论》学习笔记——背包问题

    时间:2023-01-05 18:43:06

    一、背包问题(knapsack problem) (参考维基百科: http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem) 1. 0-1 背包问题(0-1 knapsack problem the most common problem): 2. 有界背包问题...

  • 0/1背包问题 - 动态规划法

    时间:2023-01-05 18:43:00

    一、问题描述 给定一个载重量为m,n个物品,其重量为wi,价值为vi,1<=i<=n,要求:把物品装入背包,并使包内物品价值最大 二、问题分析 在0/1背包问题中,物体或者被装入背包,或者不被装入背包,只有两种选择。 循环变量i,j意义:前i个物品能够装入载重量为j的背包中。 (n+...

  • 学习笔记-背包问题

    时间:2023-01-05 18:42:48

    如果有一个表格类型的地图,上面分布着不同价格的物品,要求从左上角走到右下角,求能够拿到的价格最大是多少? 如图,其中的数字为在(i,j)位置的物品的位置 想法; 建立一个数组,大小为(比输入的m和n均大一) 数组存入 for(int i=0;i<=m;i++){for(int j=0;j&...

  • 动态规划法解决0/1背包问题详解

    时间:2023-01-05 18:43:12

    是什么          动态规划(dynamic programming)是求解决策过程最优化的数学方法,把多阶段过程转换为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法。 基本思想           将待求解的问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这...

  • HDOJ(HDU).1284 钱币兑换问题 (DP 完全背包)

    时间:2023-01-04 00:17:53

    HDOJ(HDU).1284 钱币兑换问题 (DP 完全背包)题意分析裸的完全背包问题代码总览#include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>#defi...

  • 杭电 2159 FATE(二维费用背包问题)

    时间:2022-12-16 18:40:14

    二维费用背包问题: 对于每件物品,具有两种不同的费用;选择 这件物品必须同时付出这两种代价; 对于每种代价都有一个可付出的最 大值(背包容量) 。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代 价分别为代价 1 和代价 2 ,第 i 件物品所需的两种代价分别为 a[i] 和 b[i] 。两种代价可付...

  • 背包九讲之五(二维费用的背包问题)

    时间:2022-12-16 18:40:02

    http://acm.fafu.edu.cn/problem.php?id=1499 1 /* 2 二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用, 3 选择这件物品就必须付出这两种代价,每种代价都有可付出的最大值(背包容量) 4 问怎么选择物品才能得到最大价值.费用增加了一维,那么...

  • 第五讲 二维费用的背包问题(粗糙,勿点)

    时间:2022-12-16 18:39:56

    对背包九讲的学习:网址 题目: 二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价...

  • YTU 2335: 0-1背包问题

    时间:2022-12-13 23:43:08

    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...

  • HDU 2191多重背包问题、

    时间:2022-12-12 21:39:53

    #include<cstdio> #include<cmath> #include<iostream> #include<cstring> const int qq=+; int v[qq],w[qq],dp[qq]; using namespace...

  • 背包问题之回溯法

    时间:2022-12-05 04:23:53

    问题描述:背包的容量为C,现有N件物品,价格分别为p[0],p[1]......p[n-1].重量分别为:w[0],w[1]......w[n-1].从N件物品中选择任意个放入背包中,使得物体的价值最大并且总重量不超过背包的容量C。        采用数学语言描述如下:       在  w[0]*...

  • 动态规划法求背包问题

    时间:2022-12-05 04:23:47

    0-1背包问题是指给定一个容量一定的背包和一系列已知重量和价值的物品,从中选择一些物品放入背包使得背包中物品的总价值最大. 背包问题可以用动态规划,回溯法或者贪心算法求解.这里介绍使用动态规划法求解0-1背包问题. 动态规划法需要几个数组来辅助: m: 背包最大容量 n: 物品的个数 w[i] ...

  • 高分求背包问题的算法,要分别用贪婪动态规划和回溯递归来实现的

    时间:2022-12-05 04:23:41

    我要最全面的关于背包问题的解题思想,自然语言的算法描述以及C语言的算法实现,要用不同的算法思想来实现。 格式如下: 1.贪婪法 算法描述:******* 算法实现: .......... 2.回溯法 算法描述:******* 算法实现: .......... 3.动态规划 算法描述:******* ...

  • 动态规划(背包问题):HRBUST 1377 金明的预算方案

    时间:2022-12-02 19:21:55

    金明的预算方案金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间金明自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过N元钱就行”。今天一早,金明就开始做预算了,他把想买的物品分为两类:主件与附件,附件是从属于某个主件的,下表就是...

  • 01背包问题 动态规划

    时间:2022-12-02 16:58:00

    0-1 背包问题:给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包,物品 i 的重量是 wi,其价值为 vi 。 问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大? 分析一波,面对每个物品,我们只有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,...

  • 动态规划:HDU2159-FATE(二维费用的背包问题)

    时间:2022-12-01 18:39:50

    FATE Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 7363    Accepted Submission(s): 3398 P...

  • 0-1背包问题(递归解决)

    时间:2022-12-01 18:40:08

     问题剖析:    0-1背包问题规定每个物品要么选,要么不选。因此可以设置物品选择向量为y=[y1,y2,…yn], 那么当yn=1时,y'=[y1, y2, …yn-1],必然为f(n-1, C-wn)的物品选择向量,当yn=0时,必然为f(n-1,C)的最优物品选择向量。所以此时可以考虑动态规...

  • dp完全背包问题解组合问题——零钱兑换

    时间:2022-11-26 16:59:08

    本题为完全背包问题,遍历容量需要顺序遍历class Solution {public: int change(int amount, vector<int>& coins) { // 完全背包 顺序遍历 // 背包容量为amount ...