1.堆 2.队列 ...
背包问题,分支界限算法 注释和思路都在代码里了。。 这里的背包问题,就是完全背包,可以无限次拿同一种物品的那种 递归 剪枝优化 分支界限,就是根据条件来剪枝,条件边界就叫做界,求是否满足条件的过程就叫作代价函数 代码 运行结果是这个样子 ...
2019-10-26 22:46 0 478 推荐指数:
1.堆 2.队列 ...
输入要求 有多组数据。 每组数据包含2部分。第一部分包含两个整数C (1 <= C <= 10000)和 n (1 <= n <= 10,分别表示背包的容量和物品的个数。第二部分由n行数据,每行包括2个整数 wi(0< wi < ...
输入要求 有多组数据。每组数据包含2部分。第一部分包含两个整数C (1 <= C <= 10000)和 n (1 <= n <= 10,分别表示背包的容量和物品的个数。第二部分由n行数据,每行包括2个整数 wi ...
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 ...