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回溯法解01背包问题_01背包问题回溯法伪代码

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君一、问题 n皇后问题的解空间树是一颗排列树，而01背包问题的解空间树应该是一颗子集树。再简述下该问题：有n件物品和一个容量为c的背包。...这里n=5, c=10, w={2, 2, 6, 5, 4}, v={6, 3, 5, 4, 6}。 01背包属于找最优解问题，用回溯法需要构造解的子集树。...剪枝的两种情况： ①左结点深度搜索的条件是当前物品装得下，即cw+w[i]<=c ②将当前剩余所有物品都装入背包，获得的总价值也没能大于当前已经求得的最大价值bestp时二、c++代码 #include... #include using namespace std; int n;//物品数量 double c;//背包容量 double v[100];//各个物品的价值...//输入物品数量n、背包容量c for(i=1;i<=n;i++) { cin >> w[i] >> v[i];//输入各个物品重量wi、价值vi

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使用回溯法解01背包问题n=3,c=9_背包问题C语言算法

解01背包问题有很多种方法，就我知道的就有动态规划，回溯法，分支界限法这几种，下面就列出我的回溯法解法，以供参考 int capacity; //背包容量 int n; //物品数 int...按单位重量的价值递减序装入物品 while(i<=n && w[i]<=remain_capacity) { remain_capacity-=w[i]; b+=p[i]; i++; } //装满背包

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01背包问题回溯法_回溯法解决01背包问题时间复杂度

背景 0-1背包是非常经典的算法问题，很多场景都可以抽象成这个问题模型。这个问题的经典解法是动态规划。不过还有一种简单但没有那么高效的解法，这里用的回溯算法。...0-1背包问题有很多变体，我这里介绍一种比较基础的。我们有一个背包，背包总的承载重量是Wkg。现在我们有n个物品，每个物品的重量不等，并且不可分割。我们现在期望选择几件物品，装载到背包中。...在不超过背包所能装载重量的前提下，如何让背包中物品的总重量最大? 实际上，假设物品是不可分割的，要么装要么不装，所以叫0-1背包问题。显然，这个问题已经无法通过贪心算法来解决了。...我们现在来看看，用回溯算法如何来解决。对于每个物品来说，都有两种选择，装进背包或者不装进背包。...这里就可以用回溯的方法。我们可以把物品依次排列，整个问题就分解为了n个阶段，每个阶段对应一个物品怎么选择。先对第一个物品进行处理，选择装进去或者不装进去，然后再递归地处理剩下的物品。

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0-1背包-回溯法

算法描述： 0-1背包的回溯法，与装载问题的回溯法十分相似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树进行搜索。...计算右子树上界的更好算法是：　　　　将剩余物品依其单位重量价值排序，然后依次装入物品，直至装不下时，再装入该物品的一部分而装满背包。算法实现：　　由Bound函数计算当前节点处的上界。　　...//背包容量 int n;//物品数 Typew * w;//物品重量数组 Typep * p;//物品价值数组.../到达叶子 { bestp = cp; return; } if(cw+w[i] <= c)...cleft -= w[i]; b += p[i]; i++; } //装满背包

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Leetcode|01背包|494. 目标和（回溯法+01背包）

1 回溯法（AC，29%beat，745ms）谁说这道题回溯法就不能AC？我偏要AC！！...回溯法需做好剪枝优化和记录结果的数据结构不能太复杂就能飘过，比如不能用vector记录结果 class Solution { private: int size; int count =...} int findTargetSumWays(vector& nums, int S) { size = nums.size(); // 排序——回溯时将所有过大节点排序到靠右分支以方便批量剪枝...sum = (sum + S) / 2; backtrack(nums, 0, 0); return count; } }; 2 动态规划-01背包...1, 2, 3, 3)->2个 (2, 3, 3) ->2个 ################# (3, 5) ->2个 (1， 2, 5) ->2个已知dp[3]恰好装满容量为3的背包方案数是

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回溯应用-- 0-1背包问题

问题描述 0-1背包非常经典，很多场景都可以抽象成这个问题。经典解法是动态规划，回溯简单但没有那么高效。有一个背包，背包总的承载重量是 W kg。现有n个物品，每个物品重量不等，并且不可分割。...选择几件物品，装到背包中。在不超过背包所能装载重量的前提下，如何让背包中物品总重量最大？物品是不可分割的，要么装要么不装，所以叫 0-1背包问题。 2....回溯解决思路对于每个物品来说，都有两种选择，装进背包或者不装进背包。对于n个物品来说，总的装法就有 2n 种，去掉总重量超过 W kg的，从剩下的装法中选择总重量最接近 W kg的。...可以用回溯方法。把物品依次排列，整个问题就分解为了n个阶段，每个阶段对应一个物品怎么选择。先对第一个物品进行处理，选择装进去或者不装进去，然后再递归地处理剩下的物品。.../** * @description: 0-1背包--回溯应用 * @author: michael ming * @date: 2019/7/9 1:13 * @modified by:

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0-1背包问题(回溯法）

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。...本题采用回溯法进行求解：代码如下： public class Package { /** * @param args */ private int num=10; int[] W={19,23,12,34,24,34,56,24,53,35...}; //背包重量 int[] V={57,68,87,17,12,21,31,42,14,15}; //背包权值 private int[] a=new int[10]; int C=300;...if(a[i]==1){ Weight=Weight+W[i]; Value=Value+V[i]; } } if(Weight<=C)

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回溯法 0-1背包问题

二.0-1背包问题问题：给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为pi，背包的容量为C。问应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?...8 int n,c; //n：一共有多少物品，c：背包的最大容量 9 10 int CurWeight = 0; //当前放入背包的物品总重量 11 int CurValue = 0;...]=1代表物品i放入背包，0代表不放入 15 16 /* 17 *回溯函数参数t表示当前处在第几层做抉择，t=1时表示当前在决定是否将第一个物品放入背包 18 */ 19 void backtrack...8 int n,c; //n：一共有多少物品，c：背包的最大容量 9 10 int CurWeight = 0; //当前放入背包的物品总重量 11 int CurValue = 0;...，1放入背包 57 if(CurWeight+w[t]<=c) //左孩子结点剪枝 58 { 59 x[t]=1;//选取第i个物品回溯 60

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回溯法解决01背包问题算法_01背包问题伪代码

0-1背包问题，在搜索过程中使用递归来完成。...package com.test; class Pack { int n = 8; //物品个数 int W = 110; //背包总容量 int[] Weights = {1,11,21,23,33,43,45,55...}; //重量数组 int[] Values = {11,21,31,33,43,53,55,65}; //价值数组 int bestValue = 0; //获得的最大价值 //回溯搜索 void BackTrack...currentValue +=Values[depth]; //选取了第i件物品 BackTrack(depth+1,currentWeight,currentValue); //递归求解下一个物品 //恢复背包的容量和价值...String[] args) { Pack pack = new Pack(); int bestValue = pack.GetBestValue(); System.out.println(“背包内最大物品价值为

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01背包问题-回溯与动态规划解法

问题描述 Description 一个旅行者有一个最多能装m公斤的背包，现有n件物品，它们的重量分别是w1,w2,w3,…,wn，它们的价值分别为c1,c2,c3,…,cn。...和n（m<=200, n<=30) 接下来共n行每行两个整数wi,ci Output 最大总价值 Sample Input 10 4 2 1 3 3 4 5 7 9 Sample Output 12 回溯方法...] > m) { //超重 return false; } else{ //可以放入 return true; } } 回溯法...，需要两个参数，第一个是“剩余容量”，可以决定背包还能放下多少物品；第二个是“物品序号”，它决定背包将会被放入哪些物品有了这两个参数，就能唯一确定背包的状态，因此一定能求出背包在这种状态下能达到的最大价值...(i+1)的最大价值有关若放入背包，则背包容量减少，背包价值增加，此时的价值为 GetMaxValue(capacity + weight[i],i+1) + value[i] 若不放入背包，则背包容量和价值都不变

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回溯法(dfs)解决0-1背包问题

代码 #include using namespace std; int Capacity; //背包容量 bool selected[10000]; //当前选择方案...bool optimal[10000]; //最佳选择方案 int maxTotalValue = 0; //最大价值 int valueofPackage = 0; //当前背包价值 int...residualCapacity; //剩余背包价值 int n; int weight[10000]; //背包重量 int value[10000]; //背包价值 void dfs...："<<endl; cin>>Capacity; residualCapacity = Capacity; cout<<"请输入背包个数："<<endl; cin>>n; cout<<"请输入每个背包重量...："<<endl; for(int i = 1 ; i <= n ; i++){ cin>>weight[i]; } cout<<"请输入每个背包价值："<<endl; for(int i

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回溯算法求解0-1背包问题时的剪枝方案

//万能头文件 #include #include //算法库 ACM using namespace std; //背包容器 int wei

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C语言背包问题优化

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159106.html原文链接：https://javaforall.cn

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0-1背包问题的动态规划法与回溯法

} 23 else 24 { 25 m[i][j]=m[i+1][j]; 26 } 27 } 例子：例：0-1背包问题...在使用动态规划算法求解0-1背包问题时，使用二维数组m[i][j]存储背包剩余容量为j，可选物品为i、i+1、……、n时0-1背包问题的最优值。...绘制重量数组w = {4, 6, 2, 2, 5, 1}，价值数组v = {8, 10, 6, 3, 7, 2}，背包容量C = 12时对应的m[i][j]数组。...12; //n,c均要小于N 12 for(int i=1;i<=n;i++) 13 for(int j=1;j<=c;j++) 14 { 15 if(j>...<<endl;//从后往前 40 */ 41 return 0; 42 } 二、回溯法 1进入左子树条件：cw+w[i]<=c //cw为当前重量 2进入右子树条件（减枝函数）：

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动态规划——背包问题（c语言）

/*背包问题: 背包所能容纳重量为10；共五件商品，商品重量用数组m存储m[5]={2,2,6,5,4}, 每件商品的价值用数组n存储,n[5]={6,3,5,4,6};求背包所能装物品的最大价值。...，装入为1，未装入为0； int i, j, k; int c = 10, sum1 = 0, sum2 = 0;//sum1表示最终背包容纳的重量。...[i]; } } } } for (i = 0; i<5; i++) { if (mn[i][c]...= mn[i + 1][c]) {//从二维数组上方开始，背包最大值c,mn[i][c]的值若与mn[i+1][c]的值不同，则m[i]未放入背包中（之前是自下往上放的） flag...[i] = 1; c = c - m[i];//若放入背包，则背包可容纳总重量减少； } printf("%d ", flag[i]);

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背包问题详解（01背包，完全背包，多重背包，分组背包）

求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。...状态转移方程：对于每个物品i，我们有两种选择：不放入背包，或者放入背包。...循环遍历：在01背包问题中，每个物品只能放一次进背包。...多重背包I 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。...目标是选择一些物品放入背包，使得背包内物品的总体积不超过背包的容量，同时背包内物品的总价值尽可能大。输入：第一行输入包含两个整数N和V，分别代表物品组数和背包的容量。接下来是N组数据。

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L3-001 凑零钱(回溯和0-1背包)

输入样例 1： 8 9 5 9 8 7 2 3 4 1 输出样例 1： 1 3 5 输入样例 2： 4 8 7 2 4 3 输出样例 2： No Solution 回溯版本 #include<bits/...cout<<res[0]; for(int i = 1;i < res.size();i ++)cout<<" "<<res[i]; } return 0; } 0-1背包版本

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Leetcode|排列数|377.组合总和Ⅳ（回溯法超时+动规完全背包）

1 回溯法（超时）根据题目，你会发现，本问题有几个性质不同顺序为不同解（类比排列问题）——不宜用组合中的first技巧输入无重复元素——不宜用sort+跳过重复元素技巧问题的解可以包含重复元素...——不宜用inPath技巧可见，基于排列/组合/子集的三板斧技巧均不宜用在本问题中，此时回溯法基本退化成了穷举法，具体代码如下 class Solution { private: int size...backtrack(nums, target, 0); return count; } }; 结果超出时间限制通过第三方IDE测试答案是正确的 2 动态规划（完全背包...）注意：Leetcode C++编译器对于两数加和可能的溢出直接会报错（个人IDE上的编译器可正常运行），因此防止两数加和溢出int，需加判断 Line 11: Char 35: runtime error

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动态规划之背包问题（C语言）

背包问题背包问题可以描述为：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，如何选择才能使得物品的总价格最高。背包问题是典型的动态规划问题。...而背包问题还存在需要恰好装满背包和不需要恰好装满两种情况这篇文章所探讨的所有背包问题都是建立在不需要恰好装满的情况下由简单背包问题的基础上又衍生出许多问题都可以采用动态规划解决。...求将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 01背包问题是最基础的背包问题，”01”的意思是：每种物品仅有一件，放为“1”，不放为“0”。...(x):(y) int main() { //f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k*c[i]<=v}，其中0<=k<=V/weight[i+...(x):(y) int main() { //f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k*c[i]<=v}，其中0<=k<=V/weight[i+

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【C语言】——背包问题详解「建议收藏」

1.题目描述：——背包问题有若干物品，每种物品的价值和重量各不相同，将物品装入一个容量有限的背包，如何选择装入的物品，使背包的价值最大。...，直至背包装满。...3.代码实现： #include int n;//物品数量 double c;//背包容量 double v[999];//物品的价值 double w[999];//物品的重量 double...cw = 0.0;//背包重量 double cp = 0.0;//背包价值 double bestp = 0.0;//当前最优价值 double perp[999];//物品性价比排序 int order...{ double bound(int i); if(i>n) { bestp = cp; return; } if(cw+w[i]<=c)

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