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packageProblem.tar
- 0－1的小偷背包问题源码，给出可偷东西的个数和可以拿走的最大重量，算法可以给出在这个条件下的最优解。-0-1 knapsack problem thieves source, give the number of things can be stolen and taken away the largest weight in the algorithm can give optimal solution under the conditions.
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- 9. 背包问题源码。设有一个背包可以放入物品的重量为s，现有n件物品，重量分别为w[0],w[1],...,[n-1]。问题是能否从这n件物品中选择若干件放入此背包中使得放入的重量之和正好等于s。如果存在一种符合上述要求的选择，则称此背包问题有解；否则称此背包问题无解。 数据输入： 第一行：测试集合个数m。 第二行：第一个测试用例的s值。 第三行：第一个测试用例的物品数量n。 第四行：第一个测试用例的n件物品的重量，中间用空格分开。 第五行：第二个测试用例的s值。 第
d
- 【问题描述】： 设有一个背包可以放入的物品重量最重为s，现有n件物品，它们的重量分别为w[0]、 w[1]、w[2]、…、w[n-1]。问能否从这n件物品中选择若干件放入此背包中，使得放入的重量之和正好为s。如果存在一种符合上述要求的选择，则称此背包问题有解（或称其解为真）；否则称此背包问题无解（或称其解为假）。试用递归方法设计求解背包问题的算法。 -【Descr iption of the problem: There is a backpack of items can be pla
shuanfa1
- 实现背包问题的三种贪心策略，背包问题描述如下: 已知 背包容量M=120 物品种类数n=10 各种物品的总效益pi(i=1,2,………10) : 50,60,70,80,90,80,70,60,50,40 各种物品的总重量wi(i=1,2………10) : 17,30,25,41,80,70,64,56,47,38 求: 各种物品所取重量占其总重量的比例xi(i=1,2,…..10),满足0<=xi<=1, 且 且使得 达到最大值. -
DONGTAI
- 编程实现背包问题的动态规划算法。 输入要求： 第一行：物体个数Ｎ 背包载重量Ｍ （Ｎ，Ｍ≥１） 第ｉ行：第i-1个物体的重量 价值（ｉ＝２,3,…,N+1）-Programming the dynamic programming algorithm for knapsack problem. Input requirements: first line: the number of objects N backpack load of M (N, M ≥ 1) the f
KnapSack
- 动态规划法解背包问题。 结果举例 1、输入： 背包容量：100 物品价值：60 100 120 物品重量：10 20 30-Dynamic programming solution of knapsack problem. Results for example 1、enter: backpack size: 100 items Value: 60 100 120 items Weight: 10 20 30
suanfaqxf
- 算法实验报告+源代码 实验一 1题 归并排序.cpp 11 实验一 2题 快速排序.cpp 12 实验二1题 贪心法求背包问题.cpp 13 实验二2题 贪心法求最短路径.cpp 16 实验三 动态规划求最短路径.cpp 17 实验四 回溯法求背包.cpp 18-Algorithm+ source code for test lab reports a problem for a merge sort. Cpp 11 question tes
fenzhijiexian
- 1.分支界限算法背包问题 2.算法之分支限界法的旅行售货员问题-1. Branch and bound algorithm for knapsack problem 2. Branch and bound algorithm for the traveling salesman problem
100002moga2
- 0-1遗传算法实现 可以解决简单的背包问题-0-1 simple genetic algorithm can solve the knapsack problem
bei_bao
- 可以解决背包问题，而不是0-1背背包。使用于数据结构里面的课后题！-Knapsack problem can be solved, not the 0-1 knapsack back. Data structure used inside the after-school question!
middle
- 动态规划求解01背包问题，使用VC++6.0开发，C-dynamic program for 0-1 package problem
Algorithm-analysis-and-design
- 计算机实验室 内容： 1、分治法，maxmin算法 2、动态规划，矩阵连乘 3、贪心法， 1）背包问题，2）装载问题 4、回溯法，N皇后问题的循环结构算法和递归结构算法。-Computer laboratory content: 1, partition method, maxmin algorithm 2, the dynamic planning, LianCheng matrix 3, greedy method, 1) knapsack probl
ls_PSO
- 求解背包问题的离散粒子群算法程序，采用0-1二进制编码，可以直接运行！-Discrete particle swarm algorithm for knapsack problem using 0-1 binary coding, and can be run directly!
beibao
- 设有一个背包可以放入物品的重量为s，现有n件物品，重量分别为w[0],w[1],...,[n-1]。问题是能否从这n件物品中选择若干件放入此背包中使得放入的重量之和正好等于s。-Has a backpack can be placed in the weights of the articles of s, the existing n items, weight W [0], w [1], ..., [n-1]. The question is whether this certain wei
Greedy_Knapsack_problem
- 贪心算法matlab程序解决背包问题，可用于类似的0-1问题求解-A matlab process used to solve Knapsack_problem with Greedy algorithm
PSO_Knapsack_problem
- 粒子群算法编写的背包问题程序，可用于类似的0-1问题求解-A process used to solve Package Problem using PSO algorithm
Knapsack
- 算法设计与分析中背包问题。 首先将最优解矩阵的第一行和第一列均赋值为0；然后从上至下、从左至右依次计算m[i][j]的值，如果第i个物品 的重量大于j的值，即第i个物品不放入背包中，则将m[i][j]赋值为m[i-1][j]，否则取第i个物品放入背包和不放入背 包所得价值的最大值；最后从后往前计算最优解向量的值，如果m[i][j]=m[i-1][j]，则将x[i]赋值为0，否则将x[i] 赋值为1，并将j减去第i个物品的重量。-The knapsack problem al
Knapsack_problem2
- 动态规划算法实现的另一类背包问题// 背包问题 6个物体，重量为：5， 2， 1.7， 3.5， 1， 5.1 背包最大10，,追求装下的最大重量-Another knapsack problem dynamic programming algorithm to achieve// knapsack problem six objects, weight: 5, 2, 1.7, 3.5, 1, 5.1 backpacks maximum 10, the pursuit of maximum we
mpi-bag
- MPICH并行编程解决动态编程中的01背包问题-MPI solution to 0-1 bag puzzle
greedy
- 1）编程实现背包问题贪心算法和最小生成树prim算法。通过具体算法理解如何通过局部最优实现全局最优，并验证算法的时间复杂性。 2）输入5个的图的邻接矩阵，程序加入统计prim算法访问图的节点数和边数的语句。 3） 将统计数与复杂性函数所计算的比较次数比较，用表格列出比较结果，给出文字分析。 4）背包问题的实验数据如下表：n=8,m=110 -1) programming to implement the knapsack problem greedy algorithm and