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 ...

问题描述： 给定n种物品和一背包。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，是的装入背包中物品的总价值最大？ 细节须知： 暂无。 算法原理： a.最优子结构性质 0-1背包问题具有最优子结构性质。设（y1，y2，…，yn）是所给0-1背包问题 ...

#include <iostream> using namespace std; int weight[5] = {5,2,4,8,6}; int len[5] = {2,4,3, ...

　　0-1背包问题描述：一个正在抢劫商店的小偷发现了n个商品，第i个商品价值 vi 美元，重 wi 磅，vi 和 wi 都是整数。这个小偷希望拿走价值尽量高的商品，但他的背包最多能容纳 S 磅重的商品，S 是一个整数，那么他应该如何拿才能使得背包中的商品价值之和最大。 　　0-1背包问题的特点 ...

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1.动态规划的基本思想 　　动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题 ...

【原创】 在动态规划中有一个经典的问题，背包问题，一个背包体积为V，现有n件物品，每件物品都有其价值w和体积v，现在要求将物品装入背包，要求使其获得的价值最大，对这个问题，我们引入一个概念“性价比”，即价值和体积的比值w／v，表明单位体积的价值量，那么自然而然我们在选择物品时，一定是以此选择 ...

背包问题(Knapsack problem)是一个动态规划问题，假设有n种货物，每种货物的的价值是v[i],重量是w[i],需要在背包负载有限的前提下求出具有最大货值的组合（策略），使用暴力算法也可以求出背包问题最优解，而利用动态规划可以将算法的复杂度降至接近于多项式复杂度，背包问题根据每种货物 ...