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c语言背包问题(动态规划解法)

题目描述: 有若干个物品要装进背包,并且每个物品有各自的价值,物品的数量、价值以及背包的容量由用户输入,求背包内能够存入的最大价值为多少,并且求出此时放入了哪些物品 输入格式: 第一行输入物品的容量...r和物品个数n 第二行输入每个物品的重量 第三行输入每个物品的价值 输出格式: 第一行输出背包中能够存储的最大价值 第二行输出此时背包中的物品编号 思路分析: 可以把这个问题看成是一个二维数组...,行是物品编号,列是背包容量,若物品编号为2,背包容量为4,代表的则是当背包容量为4的时候,前两个物品的最大价值。...因此当行为物品数,列为背包容量时,即容量为n的背包能够存储的最大价值。 因此我们定义一个函数给全局变量二维数组赋值,返回二维数组右下角的值即可。...若不相等,则证明当前物品放进了背包,此时物品数-1,容量数减去当前物品的重量。

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C语言描述 动态规划 背包问题

动态规划作为不同于其他类型的问题,有着它自己的解题思路以及模型,以下将围绕模型以及解题思路两方面进行讲解。...动态规划也是这样的思路,眼下我们有一堆货物和一个容量有限的背包,那么如何装才能利益最大化便是我们需要考虑的问题。也就是背包问题。...1(0表示不装,1表示装入)两个状态,那么一串二进制数就可以表示物品的装配方案(如0101表示只带上第2、4件物品)由此必有2^n(n件物品)方案 如此枚举时间过于复杂,由此如何优化就成为了需要思考的问题...2.解题 有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 vi,价值是 wi。 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。 接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 件物品的体积和价值。

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LindCode 92 · 背包问题----01背包问题

---- 背包问题题解集合 记忆化搜索--超时 DFS第二种思路---同样超时 对两种DFS的总结 动态规划 滚动数组优化–dp[2][C+1] 解法 dp[C+1] 解法 ---- 记忆化搜索–...超时 结束条件:枚举到第一个物品时 返回值:返回枚举到当前物品时的最满状态 本级递归做什么:计算当前物品放与不放入背包的结果,选择两个结果中最满的一种状态 与背包问题||的思路很类似,这里就是把塞入物品的大小等同于它的价值...1, cap); return MAX = max(sel, unsel); } }; ---- 对两种DFS的总结 第一种递归其实遵照的是动态规划的思路,属于自下而上的递归 第二种递归是将问题转化为一个二叉树遍历的思路...A[i] : 0; dp[i][j] = max(unsel, sel); } } return dp[n - 1][m]; } }; ---- 滚动数组优化–dp[2][C+...] + A[i] : 0; dp[i&1][j] = max(unsel, sel); } } return dp[(n - 1)&1][m]; } }; ---- dp[C+

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【动态规划背包问题】多维背包问题

前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第十四篇。 今天将学习「多维背包」,并完成一道相关练习题。 另外,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...」相关的题考察的是将原问题转换为「背包问题」的能力。...背包问题(目录) 01背包 : 背包问题 第一讲 【练习】01背包 : 背包问题 第二讲 【学习&练习】01背包 : 背包问题 第三讲 完全背包 : 背包问题 第四讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第五讲...【练习】完全背包 : 背包问题 第六讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第七讲 多重背包 : 背包问题 第八讲 多重背包(优化篇) 【上】多重背包(优化篇): 背包问题 第九讲 【下】多重背包(优化篇...): 背包问题 第十讲 混合背包 : 背包问题 第十一讲 分组背包 : 背包问题 第十二讲 【练习】分组背包 : 背包问题 第十三讲 多维背包 : 本篇 【练习】多维背包 树形背包 【练习篇】树形背包

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C++】算法集锦(9):背包问题

文章目录 0-1背包问题 动态规划标准套路 伪代码 修缮代码 子集背包问题 思路分析 代码实现 完全背包问题 本来要拿《背包九讲》作为参考的,奈何太抽象,我看不懂 0-1背包问题 给你一个载重量为...else dp[i][w] = max(d[i-1][w-wt[i-1]]+var[i],dp[i-1][w]); } } return dp[N][W]; } ---- 子集背包问题...这个问题怎么转化为背包为题呢? 首先,对这个数组计数,如果和是奇数,就返回-1吧,如果和是偶数,就除于二,记为n。 这个问题就转变为:从数组中找出一些数,使得它们的和恰好等于n。...(j - nums[i] >= 0) dp[j] = dp[j] || dp[j - nums[i]]; return dp[sum]; } ---- 完全背包问题...换零钱问题:给定不同面额的硬币(coins),和一个总金额(amount),写一个函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。

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C++经典算法题-背包问题

13.Algorithm Gossip: 背包问题(Knapsack Problem) 说明 假设有一个背包的负重最多可达8公斤,而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物 品,假设是水果好了,水果的编号...、单价与重量如下所示: 解法 背包问题是关于最佳化的问题,要解最佳化问题可以使用「动态规划」(Dynamic programming),从空集合开始,每增加一个元素就先求出该阶段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中...以背包问题为例,我们使用两个阵列value与item,value表示目前的最佳解所得之总价,item表示最后一个放至背包的水果,假设有负重量 1~8的背包8个,并对每个背包求其最佳解。...逐步将水果放入背包中,并求该阶段的最佳解: 由最后一个表格,可以得知在背包负重8公斤时,最多可以装入9050元的水果,而最后一个装入的 水果是3号,也就是草莓,装入了草莓,背包只能再放入...C代码 #include #include #define LIMIT 8 // 重量限制#define N 5 // 物品种类#define MIN 1 /

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【动态规划背包问题】分组背包问题

前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第十二篇。 今天将会学习「分组背包问题。 另外,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...,这似乎是一种全新的背包问题。...背包问题(目录) 01背包 : 背包问题 第一讲 【练习】01背包 : 背包问题 第二讲 【学习&练习】01背包 : 背包问题 第三讲 完全背包 : 背包问题 第四讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第五讲...【练习】完全背包 : 背包问题 第六讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第七讲 多重背包 : 背包问题 第八讲 多重背包(优化篇) 【上】多重背包(优化篇): 背包问题 第九讲 【下】多重背包(优化篇...): 背包问题 第十讲 混合背包 : 背包问题 第十一讲 分组背包 : 本篇 【练习】分组背包 : 多维背包 【练习】多维背包 树形背包 【练习篇】树形背包 背包求方案数 【练习】背包求方案数 背包求具体方案

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【动态规划背包问题】树形背包问题

前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第十六篇。 今天将学习「树形背包问题。 另外,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...(分组背包遍历容量) for (int j = c; j >= 0; j--) { // 遍历给节点 x 分配多少背包容量(分组背包遍历决策)...int[] p, int[] v, int[] w) { n = N; c = C; vi = v; wi = w; Arrays.fill(he, -...背包问题(目录) 01背包 : 背包问题 第一讲 【练习】01背包 : 背包问题 第二讲 【学习&练习】01背包 : 背包问题 第三讲 完全背包 : 背包问题 第四讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第五讲...): 背包问题 第十讲 混合背包 : 背包问题 第十一讲 分组背包 : 背包问题 第十二讲 【练习】分组背包 : 背包问题 第十三讲 多维背包 【练习】多维背包 : 背包问题 第十四讲 【练习】多维背包

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动态规划-背包问题(01背包、完全背包、多重背包)

背包问题 0/1背包 原理 输出方案 例题HDU-2602 空间优化-滚动数组 完全背包 转换为0/1背包 二维 一维 例题HDU-2159 多重背包 转换为0/1背包 二进制拆分优化 例题HDU...-2844 单调队列优化 混合背包 背包问题:有多个重量不同、价值不同的物品,以及一个容量有限的背包,选择一些物品装入背包,求最大总价值。...背包问题无法用贪心求最优解,是典型的动态规划问题背包问题还可以分成3种:① 0-1背包、② 完全背包、③ 多重背包。...,C2,C3…Cn (1 ≤ Ai ≤ 100000,1 ≤ Ci ≤ 1000)....背包问题还有分组背包,依赖背包等,最近一直在刷题,这篇博客也是放在草稿箱里好久了,留个位置以后更新吧(咕咕咕) ?

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背包问题

问题描述 假设你是一个贪婪的小偷,背着可以装35磅重东西的背包,在商场伺机偷窃各种可以装入背包的商品。 你力图往背包中装入价值最高的商品,你会用哪种算法呢? 同样你也可以采取贪心策略,这非常简单。...①盗窃可装入背包的最贵商品。 ②再盗窃还可装入背包的最贵商品,以此类推。 只是这次这种贪心策略并不好使了,例如你可以盗窃以下三种商品: 你的背包可以装35磅的东西。...其中音响最贵,你把它偷了,但是背包没有空间装其他东西了。 这样你偷到了价值3000美元的东西。但是,如果不是偷音响,而是偷笔记本电脑和吉他,那么将会偷到价值3500美元的东西!...有时候,你只需找到一个能够大致解决问题的算法,此时贪心算法正好可以派上用场,因为它实现起来很容易,得到的结果又与正确结果相当接近。...int currentValue = 0; // 当前背包的价值 int goodsNumber = values.length; // 商品数量

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