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01背包算法
- 一个简单的01背包算法，物品数量限制在10以内。-a simple 01 backpack algorithm, the number of items within the limit of 10.
beibaowenti
- 一个实现背包的简单源程序.自己编的,有点简单,提供给初学者参考.-achieve a simple backpack source. His series, a little simple, for advanced users.
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
- 设有n种物品，每一种物品数量无限。第i种物品每件重量为wi公斤，每件价值ci元。现有一只可装载重量为W公斤的背包，求各种物品应各取多少件放入背包，使背包中物品的价值最高。-with n product, every kind of infinite number of copies. I first product for each weight wi kilograms, each worth ci yuan. Existing a carrying weight of the backpac
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
01package
- 背包问题优先队列分枝限界算法 所谓的背包问题，可以描述如下：一个小偷打劫一个保险箱，发现柜子里有N类不同大小与价值的物品，但小偷只有一个容积为M的背包来装东西，背包问题就是要找出一个小偷选择所偷物品的组合，以使偷走的物品总价值最大。这个问题的求解有很多种方法，本程序使用分枝限界法求解。-knapsack problem Branch and Bound priority queue algorithm called knapsack problem can be described as f
Backpack
- 背包问题(非0/1)C++标准算法-knapsack problem (0 / 1) C Standard Algorithm
0-1背问题
- 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.
0-1Knapsack.problem
- Knapsack problemnew01背包问题（动态规划） 01背包实验报告-Knapsack problemnew01 knapsack problem (dynamic programming) 01 backpack Experimental Report
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- 背包问题分枝界限算法的源代码 其中包括背包容量、下限、剩余容量、当前价值之和 等-Branch-and-bound algorithm for knapsack problem of the source code including backpack capacity, the lower limit, the remaining capacity, the current value and so on
pack
- 一个简化的背包问题：一个背包能装总重量为 T，现有 n 个物件，其重量分别为（W1、W2、…、Wn）。问能否从这 n 个物件中挑选若干个物件放入背包中，使其总重量正好为 T ？若有解则给出全部解，否则输出无解。-A simplified knapsack problem: a backpack can hold a total weight for the T, the existing n-object, its weight, respectively (W1, W2, ..., Wn).
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- 在0 / 1背包问题中，需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳装载是指所装入的物品价值最高，即n ?i=1pi xi 取得最大值。约束条件为n ?i =1wi xi≤c 和xi?[ 0 , 1 ] [ 1≤i≤n]。-At 0/1 knapsack problem, there is a need for a capacity of c for the loaded
d
- 1． 0-1背包问题 在0 / 1背包问题中，需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳装载是指所装入的物品价值最高 -1. 0-1 knapsack problem at 0/1 knapsack problem, there is a need for a capacity of c for the loaded backpack. N items from
0-1
- 在0 / 1背包问题中，需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳装载是指所装入的物品价值最高。-At 0/1 knapsack problem, there is a need for a capacity of c to load the backpack. N items from a selected items into the backpack, each i
0-1package
- 在0和1情况下进行背包问题解决，涉及多个物体的重量和价值，求得最大价值量以及分配方案。-At 0 and 1 backpack case for problem-solving, involving more than the weight of objects and values, as well as to achieve maximum value distribution program.
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
0-1knapsack_problem
- 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
backpack
- 最基础背包算法的实现，简单明了，适合初学者看下，有帮助的-The most basic backpack algorithm implementation is simple, suitable for beginners to look helpful
Score-backpack
- 分数背包的实现，在基础背包的前提下，增加分数属性，实现背包问题-The realization of the score backpack to increase the score property, under the premise of basic backpack, knapsack problem
0-1-backpack
- 本代码提供0-1背包问题的动态规划解法，适用于背包容量是整数类型-The code provides 0-1 knapsack problem dynamic programming solution for the backpack capacity is an integer type