0-1背包的问题 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。 这是最基础的背包问题，特点是 ...

0-1背包 和 部分背包 关于背包问题，其实可以分为两种类型：0-1背包问题（动态规划） 和 部分背包问题（贪心算法）。 0-1背包问题：每件物品或被带走，或被留下，（需要做出0-1选择）。小偷不能只带走某个物品的一部分或带走两次以上同一个物品。 在选择是否要把一个物品加到背包中 ...

　　　　　　　　　　算法笔记（c++）--完全背包和多重背包问题 完全背包 完全背包不同于01背包-完全背包里面的东西数量无限 假设现在有5种物品重量为5,4,3,2,1 　　　　　　　　 价值为1,2,3,4,5 　　　　　　 背包容量为10 其他都和01 ...

　　相对于转载文章，我更喜欢写上一篇笔记，开篇给出原文链接。这样，能有些自己的东西，总结一番，对知识的理解能加深一层；别人看来，也更有价值。 　　今天做USACO题目时，一道题不会，网上查到解法是01背包，于是重新看了《背包九讲》。相比第一次看，理解深的多，可见我还是在进步的，只要我没停下 ...

算法思想：贪心算法 实际问题：活动安排问题 编写语言：Java 问题描述   给定n种物品和一个背包，物品i的重量是wi，其价值是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。物品可以不装入，可以全部装入，也可以部分装入。   思路：首先计算 ...

注意：这是背包问题，而不是0-1背包问题，背包问题可以用贪心算法进行求解，但0-1无法用贪心算法求解，需要用动态规划算法求解； 首先对贪心算法做一下总结，以及它与动态规划算法的区别： 贪心算法两个最重要的性质： （1）贪心选择性质； （2）最优子结构性质； 其中，贪心选择性质：自顶向下 ...

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贪婪算法的基本思想：通过一系列步骤来构造问题的解，每一步都是对已构造的部分解的一个扩展，直到获得问题的完整解。 贪婪算法中，每一步“贪婪地” 选择最好的部分解，但不顾及这样选择对整体的影响（局部最优），因此得到的全局解不一定最好的解，但对许多问题它能产生整体最优解。 具体算法描述 ...