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背包问题递归详解

*输入:s 背包的体积n 物品的数量w[] 每件物品的体积输出:若存在至少一种刚好装满背包的方式,则输出这种方式;若不存在,则输出no solution该算法使用递归函数knap.该函数首先尝试将最后一件物品放入背包,则物品减少一件,背包可用体积相应减少,然后对当前状态进行递归……若有解则递归结束;若无解则抛弃最后一件物品,然后对当前状态进行递归……

1.排序,删掉大于S的物品.2.编码,放入为1,不放入为0.一个编码100111…就是一种物品的选择.3.从00000开始到11111,遍历一遍就OK了.想用递归的话1.排序,从小到大2.从0000开始,如果总质量小于S,2进制序列加1,作为变量传送到下一层递归函数中3.如果大于S,返回04.如果等于S,返回1以及当前的2进制序列

1)登上算法 用登山算法求解背包问题 function []=DengShan(n,G,P,W) %n是背包的个数,G是背包的总容量,P是价值向量,W是物体的重量向量 %n=3;G=20;P=[25,24,15];W2=[18,15,10];%输入量 W2=W; [Y,I]=sort(-P./W2);W1=[];X=[];X1=[]; for

粗略看了一下, 应该是这样的:int w[MAXSIZE];/*按照从小到大的顺序存放各物品的重量值*/ 但w[0]不放物品重量值/** knapsack(int s,int m)中s是背包剩余空间,m是当前要装的物品下标,从最大的开始;比如有5个物品,背包的总空间是30的

分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同.求出子问题的解,就可得到原问题的解.我的想法是,比如背包承重是m,物品t[]分别是t1,t2,tn,算法pakage(m,t[],p[]),最简

不懂什么是背包,不过这个出错的原因我找到了.简单说,是float的精度不够造成的,你直接把所有float替换成double就是4.7了.我一开始顺着你的思路,也郁闷了半天,单独计算function(2.3,1,w,1)是2.3,怎么递归里面就是0了.

3.2 背包问题背包问题有三种1.部分背包问题 一个旅行者有一个最多能用m公斤的背包,现在有n种物品,它们的总重量分别是W1,W2,,Wn,它们的总价值分别为C1,C2,,Cn.求旅行者能获得最大总价值. 解决问题的方法是贪心算法:将C1/W1

我改变了在VC + +6.0,你看它.主要的问题是要找到一个素数算法. = N/10; B = N%10 = B + A = N/10改变; B = N%10,C = 10 * B + A ==; BR / >##包括“stdafx.h中”“包括”math.h的“无效的苏薯(N) {INT I,K1,K2,A,乙,C; K1 =开方(

一.动态规划求解0-1背包问题 /************************************************************************/ /* 0-1背包问题: /* 给定n种物品和一个背包 /* 物品i的重量为wi,其价值为vi /* 背包的容量为c /* 应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品 /*

考虑一个背包问题,共有n=5个物品,背包容量为W=10,物品的重量和价值分别为:w={2,2,6,5,4},v={6,3,5,4,6},求背包问题的最大装包价值.若此为0-1背包问题,分析该问题具有最优子结构,定义递归

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