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沙龙
1
回答
dp
回答
错
误时
的
背包
问题
java
、
algorithm
、
data-structures
、
knapsack-problem
public static int getMaxVal(int []val, int []wt, int cap, int index, int valStored, int [][]
dp
= 0) { } int n = val.length;
浏览 18
提问于2021-04-18
得票数 1
1
回答
为什么在无界
背包
情况下构造一维数组,在0/1
背包
情况下构造二维数组?
dynamic-programming
、
knapsack-problem
我看到一维数组是在无界
背包
情况下构造
的
,而二维数组是在0/1
背包
情况下构造
的
?这一切为什么要发生?这个
问题
是关于动态规划
的
。
浏览 2
提问于2019-12-30
得票数 4
回答已采纳
3
回答
填充两个
背包
的
最佳方法?
algorithm
、
dynamic-programming
、
graph-algorithm
、
knapsack-problem
在一个
背包
的
情况下,最优填充
背包
的
动态规划算法工作良好。但是,是否有一种有效
的
已知算法可以最优地填充2个
背包
(容量可能是不相等
的
)? 首先填充大小为W1 + W2
的
背包
,然后将解决方案拆分为两个解决方案(其中W1和W2是两个
背包
的</
浏览 8
提问于2013-02-09
得票数 17
回答已采纳
1
回答
如果我们能证明有限容量
背包
问题
在一个多项式时间内求解,则所有
背包
都属于P。
complexity-theory
、
knapsack-problem
、
np
我在我
的
优化算法课上发现了这个
问题
,完整
的
问题
是:如果我们能证明所有容量限制为100
的
背包
问题
都可以在多项式时间内解决,那么所有的
背包
问题
都属于P。这句话是对还是
错
?对齐。通过我
的
书和一些研究,我得出了这样
的
结论:首先,KP是一个NP-完全
问题
。使用动态编程,它可以达到伪多项式时间,但这是不够
的
。荒谬
的
是,如果我们可以证明容量限
浏览 19
提问于2019-02-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么交换
背包
的
物品顺序会导致相同
的
解决方案?
algorithm
、
dynamic-programming
、
knapsack-problem
据我所知,
背包
问题
使用动态规划来找到每个项目的最优解,这取决于它之前
的
项目。这个假设假设解决方案取决于项目的顺序。为什么最终
的
解决方案不依赖于顺序?
浏览 0
提问于2017-05-24
得票数 3
2
回答
背包
但精确重量
java
、
algorithm
、
dynamic-programming
、
knapsack-problem
是否有一个算法来确定
背包
的
精确重量W?也就是说,这就像一个普通
的
0/1
背包
问题
,n个项目都有权重w_i和值v_i,使所有项目的价值最大化,但是
背包
中
的
项目的总重量需要有精确
的
重量W!我知道“正常”0/1
背包
算法,但这也可以返回一个重量小但值高
的
背包
。我想要找到最高
的
值,但精确
的
W重量。下面是我
的
0/1
背包</
浏览 4
提问于2017-12-02
得票数 5
回答已采纳
2
回答
具有“至少X值”约束
的
背包
algorithm
、
dynamic-programming
、
knapsack-problem
你将如何解决
背包
的
这种变化?我试图通过动态规划来解决这个
问题
,我想
的
是修改常用
的
Kn,c,X表,其中X是我需要达到
的
最小值,但这似乎没有给我带来任何好处。有什么好主意吗?
浏览 2
提问于2016-06-30
得票数 6
回答已采纳
3
回答
0/1
背包
,有独立
的
物品重量?
algorithm
、
knapsack-problem
标准
的
0/1
背包
要求每个项目的重量独立于其他项目。然后,
DP
算法是解决该
问题
的
有效算法。但是现在我遇到了一个类似的但扩展了这个
问题
的
新物品
的
重量取决于
背包
中已有的物品。当b已经在
背包
中时,item c
的
权重将小于w_c,因为它可以与b共享一些空间,即weight(b&c) < w_b + w_c。对称地说,当c已经在
背包
中时,b
的
重量将
浏览 4
提问于2016-08-10
得票数 33
回答已采纳
2
回答
贪心
问题
是没有重叠子
问题
的
递归算法吗?
algorithm
、
dynamic-programming
、
greedy
我是数据结构和算法
的
新手,想知道贪婪方法和动态编程(
DP
)方法。经过长时间
的
努力,我似乎掌握了解决
DP
问题
的
一步一步
的
方法。然而,我似乎误解了需要贪婪地处理
DP
问题
的
问题
。根据定义,贪婪方法意味着我们在每一步都选择最好
的
解决方案,而
DP
有重叠子
问题
。 我困惑
的
根源是,我首先递归地解决
DP
问题
,
浏览 7
提问于2021-01-01
得票数 0
1
回答
寻找解决
背包
问题
的
变种
algorithm
、
knapsack-problem
我有一个
问题
,我试图在我
的
程序中有效地解决,本质上归结为0/1
背包
问题
的
一个变体。我只能从每一项中选择0或1,但每一项最多有三种变体,每种变体都有自己
的
权重和值。我一直在寻找一般0/1
问题
的
算法解决方案,但在找出如何准确地在这方面工作时遇到了麻烦。 它看起来像是一种变体,可能存在一些现有的工作,但我不确定它会被称为什么。
浏览 12
提问于2020-04-28
得票数 0
1
回答
背包
0-1动态规划解决方案背后
的
直觉?
algorithm
、
dynamic-programming
作为课程
的
一部分,我一直在学习动态编程,并为
背包
0-1
问题
的
DP
解决方案奋斗了几天。我对
问题
和解决办法
的
理解是: 我们有items (A, B, C, D),一个最大重量W = 10
的
背包
,每个项目的权重/值是A = 2w/1v, 2w/3v, 5w/8v, 6w,5v。解决方案要求我们考虑子
问题
,其中我们从0 -> W限制
背包
重量,从A -> D
浏览 4
提问于2021-06-07
得票数 2
1
回答
我们可以用
背包
+递归来表示leetcode组合和4吗?
algorithm
、
knapsack-problem
recur(ns, 0, sum,
dp
); // ind guard} 我可以使用
背包
(选择这个元素与否)+递归。我试图在下面的
问题
中应用相同
的
方法(<e
浏览 0
提问于2021-03-16
得票数 0
1
回答
为什么这个
背包
问题
的
解决方案行不通?
c++
、
algorithm
我最近在解决一个
背包
问题
。在这个版本
的
背包
中,值不是重量,而是进入状态。下面的代码是我解决这个
问
浏览 1
提问于2020-08-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
找到求和小于1000
的
给定整数所需
的
最少质数
algorithm
、
dynamic-programming
、
greedy
这是我最近面临
的
一个编程挑战。12: 2(自12=7+5开始) 14: 2(自14 = 7+7) 如果不可能将给定
的
数拆分为质数和,则返回-1。
浏览 50
提问于2019-06-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
利润最大化
的
动态算法
algorithm
、
dynamic-programming
问题
是:假设一个学生有n项目和m小时来做项目。他必须管理好自己
的
时间,才能得到最大
的
分数。另一个例子是:经过思考,我明白这就像作业调度,也许解决这个
问题
的
最佳算法是动态规划算法。2 1.5 1 1 0.5 在完成项目
浏览 3
提问于2014-01-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
无界
背包
的
动态规划极小化
algorithm
、
dynamic-programming
、
knapsack-problem
我很好奇是否可以修改(或使用)无界
背包
问题
的
DP
算法,以使
背包
中项目的总价值最小化,同时使总重量至少为最小约束C。UKP最大化版本
的
自下而上
DP
算法: f
浏览 2
提问于2014-08-17
得票数 9
回答已采纳
1
回答
0/1
背包
证人生成
algorithm
、
dynamic-programming
、
knapsack-problem
我编写了一个
背包
类,用于求解
背包
算法。这个类工作并且正在使用动态规划算法来解决这个
问题
。有人能告诉我是否有可能找到容量最大
的
背包
的
目击证人,其容量较小,复杂度为O(nW),这里W是
背包
容量。private: vector< bool > is
浏览 5
提问于2014-10-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
背包
问题
:为什么我需要2维
DP
矩阵
python
、
dynamic-programming
、
knapsack-problem
我遇到了一些经典
的
背包
解决方案,它们总是构建一个二维
DP
数组。在我看来,我
的
下面的代码解决了经典
的
背包
问题
,但只使用了一维
DP
数组。谁能告诉我我
的
解决方案在哪里不起作用,或者为什么与2D-
DP
版本相比,它在计算上效率低下?2D-
DP
版本可在此处找到weights = [(3,30),(2,20),(1,50),(4,30)]我
的
解决方案
浏览 5
提问于2021-04-23
得票数 0
2
回答
从数组元素
的
组合中寻找和
java
、
algorithm
、
sum
我有一个数组,如下所示:我想设计一个方法,它将以一个整数作为参数,并返回true/false,这取决于该参数是否可以通过对该数组中
的
任何一个数字
的
求和来实现如果sum是12,则sumCheck将返回numberArray[0]+numberArray[1]+numberArray[2] == 12后
的
true。但是,如果sum是4,则不会返回true,因为numberArray元素
的
组合不能与此数字相加。
浏览 6
提问于2015-05-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
长度算法中
的
C型拟合法
c
、
algorithm
、
merge
、
size
、
maxlength
我找不到算法来解决我
的
问题
。比从脓肿中产生
的
尺寸更大。我需要算法,找到最好
的
方式合并,拟合,组成脓肿
的
定义长度。(我们在1D)最小
的
横坐标总是1,所以这个
问题
总是有可能解决
的
。综合所有的可能性,选择最好
的
不是一种选择。
浏览 0
提问于2013-12-01
得票数 0
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