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beibaowenti007
- 用动态规划的向后处理法求解背包问题的最优决策序列。即给定一个背包序列的重量和相对应的效益值。做出一个最优决策序列Xi(i=1~n)，使得最终效益和最大。-dynamic planning backward processing method knapsack problem of optimal decision-making sequence. That is, given a sequence of backpack weight and the relative value of the
01knap_Dynamic_Programming
- 本文通过研究动态规划原理，提出了根据该原理解决０／１背包问题的方法与算法实现，并对算法的正确性作了验证．观察程序运行结果，发现基于动态规划的算法能够得到正确的决策方案且比穷举法有效．-through research paper on dynamic programming, According to the principle of resolving the 0 / 1 knapsack problem with the algorithm, the algorithm was verifi
PackageProblem
- 实现背包问题 package problem 1． 问题描述 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品，能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包，即使w1 +w2 + … + wn=T，要求找出所有满足上述条件的解。例如：当T=10，各件物品的体积{1，8，4，3，5，2}时，可找到下列4组解： （1，4，3，2）、（1，4，5）、（8，2）、（3，5，2）。 2． 基本要求 读入T、n、w1 , w2 , … , wn
GA_for_TSP
- 用遗传算法求解背包问题是南京航空航天大学信息与计算科学专业编写的.本程序利用遗传算法来求解背包问题.采用二进制字符串编码,1表示选择物体,0则不选择. 背包问题描述:在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的重量为W1，W·2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。注意：在本题中，所有的重量值均为整数。-genetic algorithm knapsack problem is the Nanjing University of Aeronauti
SJJG_BIT
- 常用数据结构演示：1、链表管理；2、二叉树；3、背包问题；4、力的实现；5、表达式计算；6、分水问题。-commonly used data structures exercise : 1, Chain management; 2, the binary tree; 3, knapsack problem; 4, the force achieved; 5. formulas; 6, the dividing issues.
3.2
- 作品：算法设计课程作业 作者：陈兴 学号：J04120010 操作说明： 1、最长公共子序列： 用VC6.0打开文件以后输入一串数字，按“\\”为结束，输出结果。 2、背包问题 用vc6.0打开文件以后按提示操作。 3、残缺棋盘问题 用vc6.0打开文件以后按提示操作。 4、（3.1和3.2还有3.3） 这个是课本82页的作业，基本实现了。其中3.2的算法时间复杂度不是nlogn而是n，nlogn的算法没做出来！ -e
knapsack012
- 0/1/2背包问题,从文件输入,从文件输出.里面有详细的报告和程序说明文档-0/1/2 knapsack problem from the file input and output from the document. There are detailed reports and documentation procedures
si
- 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。
Backpack
- 背包问题(非0/1)C++标准算法-knapsack problem (0 / 1) C Standard Algorithm
BOX
- 最少背包问题：假设有许多盒子，每个盒子能保存的总重量为1.0。有N个项i1,i2,…,iN，它们的重量分别是w1,w2,…,wN。目的是用尽可能少的盒子放入所有的项，任何盒子的重量不能超过他的容量。例如，如果想的重量为0.4, 0.4, 0.6和0.6，用两个盒子就能解决。 按如下策略解决此问题：按给定的次序扫描每一个项，把每一个项放入能够容纳他而不至于溢出的最满的盒子。用优先级队列选择要装入的盒子。-Minimum knapsack problem: Suppose there are m
knapsack
- 程序设计思路 在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果，要考察每个最优决策序列中是否包含一个最优子序列。所以在最短路径问题中，假如在的第一次决策时到达了某个节点v，那么不管v 是怎样确定的，此后选择从v 到d 的路径时，都必须采用最优策略。利用最优序列由最优子序列构成的结论，可得到f 的递归式。f ( 1 ,c) 是初始时背包问题的最优解。可使用（1）中所示公式通过递归或迭代来求解f ( 1 ,c)。从f (n, * )开始迭式， f (n, * )由第一个式子得出，然后由
LinerArange
- 动态规划方法视线特殊的（0，1，2）背包问题，获得最佳的物品取舍方案-Dynamic programming special attention (0,1,2) knapsack problem, obtain the best trade-off program items
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.
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
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!
xashrecordset
- 用多种算法解决0－1背包问题,包括回朔法,动态规划,贪心算法等()