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回溯法解决0-1背包问题-Backtracking 0-1 knapsack problem solving
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动态规划0-1背包问题-Dynamic Programming 0-1 knapsack problem
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该程序用贪心算法来求解0-1背包问题 采用贪婪准则：每次选择p/w最大的物品放入背包。-procedures with the greedy algorithm to solve 0-1 knapsack problem using greed criteria : Each choice p / w largest goods Add backpack.
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0-1背包问题 可以提供在背包方面遇到问题的学生或者有需要的人.-0-1 knapsack problem can provide a backpack problems encountered students or those who are in need.
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0 / 1背包问题是一个N P-复杂问题，为了解决该问题，，将用回溯算法解决该问题。既然想选择一个对象的子集，将它们装入背包，以便获得的收益最大，则解空间应组织成子集树的形状（如图1 6 - 2所示）。该回溯算法与4 . 2节的装载问题很类似。首先形成一个递归算法，去找到可获得的最大收益。然后，对该算法加以改进，形成代码。改进后的代码可找到获得最大收益时包含在背包中的对象的集合。-0 / 1 knapsack problem is a P-complex issues, in order to
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0-1背包问题的贪心算法
希望对大家有帮助-0-1 knapsack problem the greedy algorithm would like to help everyone
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模拟退火解决0-1背包问题，初学者可以借鉴-Simulated annealing to solve 0-1 knapsack problem, beginners can learn from
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0/1背包问题的几种解法，包括回溯法、动态规划法以及穷举法。另外还包括集中方法的一个测试报告。-0/1 knapsack problem several solutions, including backtracking, dynamic programming method and the exhaustive method. It also includes a focus on methods of test reports.
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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，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大?回溯法解决0/1背包问题-0/1 knapsack problem: given n types of items and a knapsack of capacity C, the weight of item i is wi, the value of vi, 0/1 knapsack problem is how to
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0-1背包问题，典型的动态规划问题的实现过程-0-1 knapsack problem, a typical dynamic programming problem of the realization of the process! ! !
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实现0—1背包问题的分支限界搜索，为控制台应用程序，编译环境为vs2008-0-1 knapsack problem to achieve the branch and bound search for the console application, compile environment for vs2008
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01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。在本例中所有数值均为整数-01 M items in the backpack is out of a number of pieces on the space W of the backpack, the size of each item as W1, W2 ... ... Wn, corresponding to the value of
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这是一个关于0-1背包问题算法的编程实现，包括了动态规划、分支界限、回溯、贪心算法-This is a 0-1 Knapsack Problem programming, including dynamic programming, branch and bound, backtracking, greedy algorithm
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关于matlab解决0-1背包问题的修改，原先下载的matlab代码中有错误-Solve 0-1 knapsack problem matlab modifications, there is an error in the original download matlab code
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用禁忌搜索解决0-1背包问题，及一些关于禁忌搜索优化和并行处理的资料-Tabu search to solve 0-1 knapsack problem, and some information on tabu search optimization and parallel processing of data
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本次实验选择0-1背包问题作为题目，通过使用动态规划、回溯法和分支定界法等算法来求解该问题，从而进一步的了解各种算法的原理、思路及其本质，深化对算法的了解，锻炼自己对各种算法的分析和使用，熟悉软件底层算法和界面编程。-The 0-1 knapsack problem was chosen as the subject, through the use of dynamic programming, backtracking and branch and bound method algorit
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用C++工具，使用动态规划算法实现0-1背包问题,(implementation of the 0-1 knapsack problem with C++)
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利用动态规划实现0-1背包问题，文件包含源代码，解释说明及测试样例(Dynamic programming to achieve 0-1 knapsack problem.)
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利用禁忌搜索算法求解0-1背包问题。禁忌搜索算法相比其他搜索算法更优，设置藐视规则来避免陷入局部最优解。(Solve 0-1 Knapsack Problem based on Tabu search. The tabu search algorithm is superior to other search algorithms and sets contempt rules to avoid falling into local optimal solutions.)
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使用遗传算法解决0-1背包问题，调试成功，非常适合初学者了解遗传算法和0-1背包问题(Using genetic algorithm to solve 0-1 knapsack problem, debugging is successful. It is very suitable for beginners to understand genetic algorithm and 0-1 knapsack problem.)
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