废话不说了,直接上代码 #include<stdio.h> #include<math.h> #define N 5 //物品种类数目 #define CAPACITY 6 //背包容量 #define COUNT 32 int weight[N]={3,2,1,4,5}; int value[N]={25,20,15,40,50}; union{ unsigned char state; struct _FLAG{ unsigned char good_1_flag:1; uns

0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多项式复杂程度的非确定性问题, 首先是基本的0-1背包问题. ''' '''给定N个物品和一个背包,物品i的质量是Wi,其价值位Vi,背包的容量为C,问应该 如何选择装入背包的物品,使得转入背包的物品的总价值为最大? 在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将 物品i装

  今天第一次接触了0/1背包问题,总结一下,方便以后修改.不对的地方还请大家不啬赐教! 上一个蓝桥杯的例题: 数据规模和约定 代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int N = sc.nextInt(); int m =sc.nextInt(); int[][] a =new

摘要: 使用动态规划法求解0/1背包问题. 难度: 初级 0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握. 值得提及的一个问题是,在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模,还是用对象模型建模呢? 如果用算法模型,那么 背包的值.重量就直接存入二个数组里:如果用对象模型,则要对背包以及背包问题进行对象建模.思来想去,还是采用了对象模型,尽管心里感觉算法模型似乎更好一些.有时

Description 给定 n 个物品和一个背包.物品 i 的重量是 wi ,其价值为 vi ,背包的容量为 C .问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? Input 输入的第一行为测试样例的个数 T ,接下来有 T 个测试样例. 每个测试样例的第一行是物品个数 n(1 ≤ n ≤ 3500)和背包容量 C(C ≤ 13000),接下来 n 行,每行两个正整数 wi 和 vi ( wi ≤ 1000,  vi ≤ 1000 ),分别表示第 i 件物品的重量 wi 及其

Problem Description Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Collector”. This man like to collect varies of bones , such as dog’s , cow’s , also he went to the grave …The bone collector had a big bag with a volume of

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 减治法 2.2.1 递归求解 2.2.2 非递归求解(运用异或运算) 2.3 动态规划法 1 问题描述 给定n个重量为w1,w2,w3,...,wn,价值为v1,v2,...,vn的物品和一个承重为W的背包,求这些物品中最有价值的子集(PS:每一个物品要么选一次,要么不选),并且要能够装到背包. 附形象描述:就像一个小偷打算把最有价值的赃物装入他的背包一样,但如果大家不喜欢扮演小偷的角色,也可以想象为一架运输机打算把最有价值的物品运输到外

2018-03-15 13:11:12 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题.问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高.问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中. 相似问题经常出现在商业.组合数学,计算复杂性理论.密码学和应用数学等领域中. 一.0/1背包问题 背包问题是个NPC问题,01背包可以通过动态规划算法在伪多项式时间内给出解. 0/1背包问题的特点是,每种物品仅仅

0/1背包问题:在能承受一定重量的背包中,放入重量不同,价值不同的几件物品,怎样放能让背包中物品的价值最大? 比如,有三件物品重量w,价值v分别是 w=[5,3,2] v=[9,7,8] 包的容量是5,也就是我们要求得 maxVal=v1+v2+v3-- 约束条件为:ws=w1+w2+w3-- 我们的思路是,列举出所有可能的放入背包的选项,然后比较哪个价值大,这需要用到决策树. 决策树的思想是,用一组向量来描述当前的状态,比如 [当前考虑的物品i, 当前背包的空间w, 当前已获得的价值v], 决

1.问题说明 0/1背包问题:我们有n种物品,物品j的重量为wj,价格为pj.我们假定所有物品的重量和价格都是非负的.背包所能承受的最大重量为W.如果限定每种物品只能选择0个或1个,则问题称为0-1背包问题.(摘自百度百科) 例子: 假设有10个物品,重量和价格分别如下图所示,背包承受最大重量W=2000,每种物品能选择放或者不放,求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大. 2.数学模型 3.lingo代码实现 需要用到的特性是lingo的集合,数据,函数 4.

Style:Mac Series:Java Since:2018-09-10 End:2018-09-10 Total Hours:1 Degree Of Diffculty:5 Degree Of Mastery:5 Practical Level:5 Desired Goal:5 Archieve Goal:3 Gerneral Evaluation:3 Writer:kingdelee Related Links: http://www.cnblogs.com/kingdelee/ htt

题目链接:pid=2602">HDU 2602 Bone Collector Bone Collector Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 28903    Accepted Submission(s): 11789 Problem Description Many years ago , in Teddy's h

题目: 对任意输入的正整数N,编写C程序求N!的尾部连续0的个数,并指出计算复杂度.如:18!＝6402373705728000,尾部连续0的个数是3. (不用考虑数值超出计算机整数界限的问题) 思路: 1.直接计算N!的值,然后统计尾部0的个数,时间复杂度O(n): 2.发散思维,想想尾部为0的数是怎么得到的? 很容易想到2*5即可得到0,则N!可以表示为k*(2^m)*(5^n),由于在N!中m>>n,因此N!=k'*(2*5)^n,即n为尾部为0的个数. 由此,我们只要考虑N!中包含多少

一.贪心算法的基本思想 在求解过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解. 从贪心算法的定义可以看出,贪心算法不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解.如果一个问题可以同时用几种方法解决,贪心算法应该是最好的选择之一. 二.贪心算法的基本要素 (1)最优子结构性质 (2)贪心选择性质(局部最优选择) 三.贪心算法实例 1.活动安排 设有n个活

同时找到最大值与最小值 找到n个元素中的最大/小值,比较次数为n-1, 找到n个元素中的最大值和最小值,可以Two Pass,比较次数为2n-2 也可以One Pass,比较次数至多为\(\left \lfloor 3n/2 \right \rfloor\) 首先对最大值和最小值进行初始化,n为奇数时MAX和MIN均初始化v[0],n为偶数时MAX和MIN分别初始化为v[0]和v[1]中的最大值和最小值 然后每两个数比较一次,小的数和MIN比较,大的数和MAX比较,共进行三次 对于n为奇数,总比

我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算. int aFunc(void) { printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 1 次 return 0; // 需要执行 1 次 } 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 int aFunc(int n) { for(int i = 0; i<n; i++) { // 需要执行 (n + 1) 次 printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 n 次 } re

蒜头君很早就想出国,现在他已经考完了所有需要的考试,准备了所有要准备的材料,于是,便需要去申请学校了.要申请国外的任何大学,你都要交纳一定的申请费用,这可是很惊人的.蒜头君没有多少钱,总共只攒了n万元.他将在m个学校中选择若干的(当然要在他的经济承受范围内).每个学校都有不同的申请费用a (万美元),并且蒜头君估计了他得到这个学校offer的可能性b. 不同学校之间是否得到offer不会互相影响."I NEED A OFFER",他大叫一声.帮帮这个可怜的人吧,帮助他计算一下,他可以收

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14552393.html 我的课程学习目标 完成课程要求的基础上,对软件工程有系统的理解 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 让我熟悉了PSP流程,并通过例子实践,深刻体会到软件开发不等于编写程序 项目GitHub的仓库链接地址 https://github.com/fengyongp

题意:       给你n个字符串,让你在里面找到一个字符串集合使得这些字符串中所有的字母出现的次数和为偶数,输出集合的最大个数,和ASCII最小的解. 思路:       考虑到每个字符串中所有的字符都是有大写字母组成的,我们可以把每个字符串都用一个26位长的二进制数表示,比如第一位表示A,那么当第一位为0的时候就是说明A出现了偶数次,1表示出现了奇数次(直接异或),那么我们要找到满足题意的集合也就是可以转化成我们在n个26位长的二进制数中找到最多的数字,使得他们异或一起最后等于0(等于0表示

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

原文链接http://blog.csdn.net/zyang008/article/details/6175587 分治法 1)算法描述:已知集合S中有n个点,分治法的思想就是将S进行拆分,分为2部分求最近点对.算法每次选择一条垂线L,将S拆分左右两部分为SL和SR,L一般取点集S中所有点的中间点的x坐标来划分,这样可以保证SL和SR中的点数目各为n/2, (否则以其他方式划分S,有可能导致SL和SR中点数目一个为1,一个为n-1,不利于算法效率,要尽量保持树的平衡性) 依次找出这两部分中的最小