天天炫斗背包怎么整理 背包整理方法详解
天天炫斗背包怎么整理背包整理方法详解是一款休闲格斗型手机游戏，在天天炫斗游戏中背包不够用怎么办呢?这时候就需要整理了，那么背包怎么整理呢?下面百度攻略&魔方网小编就为大家说说天天炫斗背包整理方法详解，希望
能帮助大家........
天天炫斗背包整理方法详解：
【利用邮箱功能】
我们需要合理利用邮箱功能，包包满了之后不着急，掉落的东西会发送到你的邮箱，而邮件
储存时间是6天，合理的利用者7天时间，可以很好的周转包包空间问题。必须注意的是如果要用
钻石购买升星石之类的道具，一定要清理出3个格子以上空间，否则后果你懂的。
【整理方法】
背包里面的东西，出现神器之源要第一时间用掉，物品栏只有18个格子要精打细算。必须保
留的，如装备碎片、升星石、时装碎片、等级礼包、竞技石，这些算起来就差不多要6-8个格子，而剩下10个格子有6个必须是要放当前等级的装备源力，实际上玩家可支配的格子就剩下了4个，如果这4个格子也满了，就要开始搭配前面提到的邮箱功能了，在邮件到期前卖掉包包里面等级最低
的物品，腾出格子然后取邮件，虽然也是要卖物品，但是好歹有6天时间周转。
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01背包问题不同算法设计、分析与对比报告
实验三01背包问题不同算法设计、分析与对比一．问题描述 给定n种物品和一背包。物品i的重量是w i ，其价值为v i ，背包的容量为c。 问题：应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。 说明：在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两个选择，装入背包或不装入背包，也不能将物品装入背包多次。 二．实验内容与要求 实验内容： 1.分析该问题适合采用哪些算法求解（包括近似解）。 ^ 动态规划、贪心、回溯和分支限界算法。 2.分别给出不同算法求解该问题的思想与算法设计，并进行算法复杂性分析。 动态规划： 递推方程： m(i,j) = max{m(i-1,j),m(i-1,j-wi)+vi} j >= wi; m(i-1,j) j < wi; 时间复杂度为O(n). 贪心法： ^ 算法思想：贪心原则为单位价值最大且重量最小，不超过背包最大承重量为约束条件。也就是说，存在单位重量价值相等的两个包，则选取重量较小的那个背包。但是，贪心法当在只有在解决物品可以分割的背包问题时是正确的。贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 用贪心法设计算法的特点是一步一步地进行，根据某个优化测度（可能是目标函数，也可能不是目标函数），每一步上都要保证能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，它的选取应满足局部优化条件。若下一个数据与部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中， 直到把所有数据枚举完，或者不能再添加为止。 回溯法：
回溯法：为了避免生成那些不可能产生最佳解的问题状态，要不断地利用限界函数(bounding function)来处死那些实际上不可能产生所需解的活结点，以减少问题的计算量。这种具有限界函数的深度优先生成法称为回溯法。 对于有n种可选物品的0/1背包问题，其解空间由长度为n的0-1向量组成,可用子集数表示。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入左子树。当右子树中有可能包含最优解时就进入右子树搜索。 时间复杂度为：O(2n) 空间复杂度为：O(n) ： 分支限界算法： 首先，要对输入数据进行预处理，将各物品依其单位重量价值从大到小进行排列。在优先队列分支限界法中，节点的优先级由已装袋的物品价值加上剩下的最大单位重量价值的物品装满剩余容量的价值和。 算法首先检查当前扩展结点的左儿子结点的可行性。如果该左儿子结点是可行结点，则将它加入到子集树和活结点优先队列中。当前扩展结点的右儿子结点一定是可行结点，仅当右儿子结点满足上界约束时才将它加入子集树和活结点优先队列。当扩展到叶节点时为问题的最优值。 3.设计并实现所设计的算法。 4.对比不同算法求解该问题的优劣。 这动态规划算法和贪心算法是用来分别解决不同类型的背包问题的，当一件背包物品可以分割的时候，使用贪心算法，按物品的单位体积的价值排序，从大到小取即可。当一件背包物品不可分割的时候，（因为不可分割，所以就算按物品的单位体积的价值大的先取也不一定是最优解）此时使用贪心是不对的，应使用动态规划。 5.需要提交不同算法的实现代码和总结报告。 动态规划方法： public class Knapsack {
01背包问题动态规划详解
动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。其关键是发现子问题和记录其结果。然后利用这些结果减轻运算量。 比如01背包问题。 因为背包最大容量M未知。所以，我们的程序要从1到M一个一个的试。比如，开始任选N件物品的一个。看对应M的背包，能不能放进去，如果能放进去，并且还有多的空间，则，多出来的空间里能放N-1物品中的最大价值。怎么能保证总选择是最大价值呢？看下表。 测试数据： 10,3 3,4 4,5 5,6 c[i][j]数组保存了1,2,3号物品依次选择后的最大价值. 这个最大价值是怎么得来的呢?从背包容量为0开始,1号物品先试,0,1,2,的容量都不能放.所以置0,背包容量为3则里面放4.这样,这一排背包容量为 4,5,6,....10的时候，最佳方案都是放4.假如1号物品放入背包.则再看2号物品.当背包容量为3的时候，最佳方案还是上一排的最价方案c为4.而背包容量为5的时候，则最佳方案为自己的重量5.背包容量为7的时候，很显然是5加上一个值了。加谁??很显然是7-4=3的时候.上一排c3的最佳方案是4.所以。 总的最佳方案是5+4为9.这样.一排一排推下去。最右下放的数据就是最大的价值了。(注意第3排的背包容量为7的时候,最佳方案不是本身的6.而是上一排的9.说明这时候3号物品没有被选.选的是1,2号物品.所以得9.) 从以上最大价值的构造过程中可以看出。 f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}这就是书本上写的动态规划方程.这回清楚了吗?
下面是实际程序: #include
动态规划之01背包问题(最易理解的讲解)
01背包问题，是用来介绍动态规划算法最经典的例子，网上关于01背包问题的讲解也很多，我写这篇文章力争做到用最简单的方式，最少的公式把01背包问题讲解透彻。 01背包的状态转换方程f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ), f[i-1,j] } f[i,j]表示在前i件物品中选择若干件放在承重为j 的背包中，可以取得的最大价值。 Pi表示第i件物品的价值。 决策：为了背包中物品总价值最大化，第i件物品应该放入背包中吗？ 题目描述： 有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品，它们的重量分别是2,2,6,5,4，它们的价值分别是6,3,5,4,6，现在给你个承重为10的背包，如何让背包里装入的物品具有最 首先要明确这张表是从右到左,至底向上生成的。 为了叙述方便，用e10单元格表示e行10列的单元格，这个单元格的意义是用来表示只有物品e时，有个承重为10的背包，那么这个背包的最大价值是6，因为e物品的重量是4，背包装的了，把e装进去后价值为6。然后是e9单元格表示背包承重9，只有物品e, e装进去后，背包价值为6，接着是e8, e7单元格，一直到e3单元格表示背包承重3，但物品e承重4，装不了，所以e3=0, 对于d10单元格，表示只有物品e，d时,承重为10的背包,所能装入的最大价值，是10，因为物品e,d这个背包都能装进去。对于承重为9的背包，d9=10,是怎么得出的呢？ 根据01背包的状态转换方程，需要考察两个值， 一个是f[i-1,j],对于这个例子来说就是e9的值6，另一个是f[i-1,j-Wi]+Pi； 在这里， f[i-1,j]表示我有一个承重为9的背包，当只有物品e可选时，这个背包能装入的最大价值 f[i-1,j-Wi]表示我有一个承重为4的背包（等于当前背包承重减去物品d的重量），当只有物品e可选时，这个背包能装入的最大价值 f[i-1,j-Wi]就是指单元格e4值为6，Pi指的是d物品的价值，即4 由于f[i-1,j-Wi]+Pi = 6 + 4 = 10 大于f[i-1,j] = 6，所以物品d应该放入承重为9的背包，所以d9=10.
0-1背包问题四种不同算法的实现要点
兰州交通大学数理与软件工程学院 题目0-1背包问题算法实现 院系数理院 专业班级信计09 学生姓名雷雪艳 学号200905130 指导教师李秦 二Ｏ一二年六月五日
一、问题描述： 1、0—1背包问题：给定n 种物品和一个背包，背包最大容量为M ，物 品i 的重量是w i ,其价值是平P i ，问应当如何选择装入背包的物品，似的装入背包的物品的总价值最大？ 背包问题的数学描述如下： 2、要求找到一个n 元向量(x1，x2…xn)，在满足约束条件： ????? ≤≤≤∑1 0i i i x M w x 情况下，使得目标函数 p x i i ∑max ，其中，1≤i ≤n ；M>0； wi>0；pi>0。满足约束条件的任何向量都是一个可行解，而使得目标函数 达到最大的那个可行解则为最优解[1]。 给定n 种物品和1个背包。物品i 的重量是wi ，其价值为pi ，背包的容量为M 。问应如何装入背包中的物品，使得装人背包中物品的总价值最大？在选择装人背包的物品时，对每种物品i 只有两种选择，即装入背包、不装入背包。不能将物品i 装人背包多次，也不能只装入部分的物品i 。该问题称为0-1背包问题。 0-1背包问题的符号化表示是，给定M>0， w i >0， pi >0，1≤i ≤n ，要求找到一个n 元0-1向量向量(x1，x2…xn)， X i =0 或1 , 1≤i ≤n, 使得 M w x i i ≤∑ ，而且 p x i i ∑达到最大[2]。 二、解决方案： 方案一：贪心算法 1、贪心算法的基本原理与分析 贪心算法总是作出在当前看来是最好的选择，即贪心算法并不从整体最优解上加以考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广的许多问题它能产生整体最优解。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，但其最终结果却是最优解的很好近似解。 贪心算法求解的问题一般具有两个重要性质：贪心选择性质和最优子结构性质。所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。 2、0-1背包问题的实现 对于0-1背包问题，设A 是能装入容量为c 的背包的具有最大价值的物品集合，则Aj=A-{j}是n-1个物品1,2,...,j-1,j+1,...,n 可装入容量为c-wj 的背包的具有最大价值的物品集合。 用贪心算法求解0-1背包问题的步骤是，首先计算每种物品单位重量的价值vi/wi ；然后，将物品进行排序，依贪心选择策略，将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后，背包内的物品总量未超过c ，则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。
背包算法问题
背包问题贪心方法 实验日志 实验题目： 1）求以下情况背包问题的最优解：n=7，M=15，（71,,p p ）=（10，5，15，7，6，18， 3）和（71,,w w ）=（2，3，5，7，1，4，1）。 实验目的： 1. 掌握贪心方法算法思想； 2. 熟练使用贪心算法之背包问题解决相应的问题。 实验思想： 贪心方法是一种改进了的分级处理方法。它首先根据题意，选取一种量度标准。然后按这种量度标准对这n 个输入排序，并按排序一次输入一个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最优解加在一起不能产生一个可行解，则不把此解输入加到这部分解中。这种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法称为贪心方法。 1．背包问题 （1）背包问题的描述：已知有n 种物品和一个可容纳M 重量的背包，每种物 品i 的重量为i w 。假定将物品i 的一部分i x 放入背包就会得到i i x p 的效益，这里，10≤≤i x , 0>i p 。显然，由于背包容量是M ，因此，要求所有选中要装入背包的物品总重量不得超过M.。如果这n 件物品的总重量不超过M ，则把所有物品装入背包自然获得最大效益。现需解决的问题是，这些物品重量的和大于M ，该如何装包。由以上叙述，可将这个问题形式表述如下： 极 大 化 ∑≤≤n i i x p 1i 约束条件 M x w n i i ≤∑≤≤1i n i w p x i i i ≤≤>>≤≤1,0,0,10 （2）用贪心策略求解背包问题 首先需选出最优的量度标准。不妨先取目标函数作为量度标准，即每装 入一件物品就使背包获得最大可能的效益值增量。在这种量度标准下的贪心
背包问题九讲(很详细)
P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 基本思路 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。 用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是： f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]} 这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题，若只考虑第i件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”，价值为f[i-1][v]；如果放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”，此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i]。 优化空间复杂度 以上方法的时间和空间复杂度均为O(VN)，其中时间复杂度应该已经不能再优化了，但空间复杂度却可以优化到O。 先考虑上面讲的基本思路如何实现，肯定是有一个主循环i=1..N，每次算出来二维数组f[i][0..V]的所有值。那么，如果只用一个数组f[0..V]，能不能保证第i次循环结束后f[v]中表示的就是我们定义的状态f[i][v]呢？f[i][v]是由f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]两个子问题递推而来，能否保证在推f[i][v]时（也即在第i次主循环中推f[v]时）能够得到f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]的值呢？事实上，这要求在每次主循环中我们以v=V..0的顺序推f[v]，这样才能保证推f[v]时f[v-c[i]]保存的是状态f[i-1][v-c[i]]的值。伪代码如下： for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}; 其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相当于我们的转移方程 f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]}，因为现在的f[v-c[i]]就相当于原来的f[i-1][v-c[i]]。如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么
算法设计背包问题
算法实验报告 ---背包问题 实验目的 1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优 值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 问题描述： 给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi， 背包的容量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中 物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选择：装入 或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包的容量c，背包的 容积d，物品的个数n。接下来的n行表示n个物品的重量、体积和价值。输出 为最大的总价值。 问题分析: 标准0-1背包问题，MaxV表示前i个物品装入容量为j的背包中时所能产生的最大价值，结构体objec表示每一个可装入物品，其中w表示物品的重量，v表示物品的价值。如果某物品超过了背包的容量，则该物品一定不能放入背包，问题就变成了剩余i-1个物品装入容量为j的背包中所能产生的最大价值；如果该物品能装入背包，问题就变成i-1个物品装入容量为j-objec[i].w的背包所能产生的最大价值加上物品i的价值objec[i].v. 复杂性分析 时间复杂度，最好情况下为0，最坏情况下为：（abc） 源程序 #include
0-1背包问题研究及算法策略比较分析
数学与物理科学学院 《算法分析与设计》课程考查论文 题目0-1背包问题研究及算法策略比较分析 专业 班级 学号 姓名 任课教师 完成日期2011/5/24
背包问题是一个在运筹学领域里常见的典型NP-C难题，也是算法设计分析中的经典问题，对该问题的求解方法的研究无论是在理论上,还是在实践中都具有重要意义。对这个问题的求解已经研究出了不少的经典方法，对该问题的探索和应用研究一直在进行。在先进理论指导下，求解0-1背包问题具有科学、高效、经济、灵活、方便等显著特点。 那么要解决背包问题，首要的前提就是设计出好的算法，想求得背包问题的解，就要先设计出算法,本文采用回溯法对背包问题、0-1背包问题及简单0-1背包问题进行算法设计和时间复杂度分析，给出具体算法设计和实现过程。并以具体实例详细描述不同方法求解问题解时算法基本思想，然后就解决0-1背包问题对这四种算法进行详细的比较，总结这种方法实现的优缺点并得出结论。如何将背包问题应用于实际问题中，有针对性地设计适合求解实际0-1背包问题的算法，并很好地解决实际问题，是计算机工作者不断思索、研究的一个领域。
摘要 (2) 一、绪论 (4) 1.1问题的研究及意义 (4) 1.20-1背包问题的算法研究与分析 (4) 1.3课题的主要研究内容 (4) 二、0-1背包问题在动态规划中的实现 (5) 2.1动态规划的基本原理与分析 (5) 2.20-1背包问题的实现 (5) 三、0-1背包问题在分枝-限界法中的实现 (7) 3.1分枝-限界法的基本原理与分析 (7) 3.20-1背包问题的实现 (7) 四、0-1背包问题在遗传算法中的实现 (9) 4.1遗传算法的基本原理与分析 (9) 4.20-1背包问题的实现 (10) 五、0-1背包问题在回溯法中的实现 (11) 5.1回溯法的基本原理与分析 (11) 5.20-1背包问题的实现 (11) 5.30-1背包问题在回溯法中的算法描述 (12) 5.4算法效率 (14) 5.5运行结果 (15) 六、四种算法的比较与分析 (15) 七、附录 (17)
背包问题题目及含义
背包 它是在1978年由Merkel和He llman提出的。它的主要思路是假定某人拥有大量物品，重量各不同。此人通过秘密地选择一部分物品并将它们放到背包中来加密消息。背包中的物品中重量是公开的，所有可能的物品也是公开的，但背包中的物品是保密的。附加一定的限制条件，给出重量，而要列出可能的物品，在计算上是不可实现的。背包问题是熟知的不可计算问题，背包体制以其加密，解密速度快而其人注目。但是，大多数一次背包体制均被破译了，因此现在很少有人使用它。 DD牛的背包九讲 P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c，价值是w。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。 基本思路 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。 用子问题定义状态：即f[v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[v]=max{f[v],f[v-c]+w}。 这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题，若只考虑第i 件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”；如果放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c的背包中”，此时能获得的最大价值就是f [v-c]再加上通过放入第i件物品获得的价值w。 注意f[v]有意义当且仅当存在一个前i件物品的子集，其费用总和为v。所以按照这个方程递推完毕后，最终的答案并不一定是f[N] [V]，而是f[N][0..V]的最大值。如果将状态的定义中的“恰”字去掉，在转移方程中就要再加入一项f[v-1]，这样就可以保证f[N] [V]就是最后的答案。至于为什么这样就可以，由你自己来体会了。 优化空间复杂度 以上方法的时间和空间复杂度均为O(N*V)，其中时间复杂度基本已经不能再优化了，但空间复杂度却可以优化到O(V)。 先考虑上面讲的基本思路如何实现，肯定是有一个主循环i=1..N，每次算出来二维数组f[0..V]的所有值。那么，如果只用一个数组f [0..V]，能不能保证第i次循环结束后f[v]中表示的就是我们定义的状态f[v]呢？f[v]是由f[v]和f [v-c]两个子问题递推而来，能否保证在推f[v]时（也即在第i次主循环中推f[v]时）能够得到f[v]和f[v -c]的值呢？事实上，这要求在每次主循环中我们以v=V..0的顺序推f[v]，这样才能保证推f[v]时f[v-c]保存的是状态f[v-c]的值。伪代码如下： for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c]+w}; 其中的f[v]=max{f[v],f[v-c]}一句恰就相当于我们的转移方程f[v]=max{f[v],f[v-c]}，因为现在的f[v-c]就相当于原来的f[v-c]。如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[v]由f[v-c]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。 总结 01背包问题是最基本的背包问题，它包含了背包问题中设计状态、方程的最基本思想，
算法 0-1背包问题
一、实验目的与要求 掌握回溯法、分支限界法的原理，并能够按其原理编程实现解决0-1背包问题，以加深对回溯法、分支限界法的理解。 1．要求分别用回溯法和分支限界法求解0-1背包问题； 2．要求交互输入背包容量，物品重量数组，物品价值数组； 3．要求显示结果。 二、实验方案 在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有2种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。 三、实验结果和数据处理 1．用回溯法解决0-1背包问题： 代码： import java.util.*; public class Knapsack { private double[] p,w;//分别代表价值和重量 private int n; private double c,bestp,cp,cw; private int x[]; //记录可选的物品 private int[] cx; public Knapsack (double pp[],double ww[],double cc) { this.p=pp;this.w=ww;this.n=pp.length-1; this.c=cc;this.cp=0;this.cw=0; this.bestp=0; x=new int[ww.length]; cx=new int[pp.length]; } void Knapsack() { backtrack(0); } void backtrack(int i) { if(i>n) { //判断是否到达了叶子节点 if(cp>bestp) { for(int j=0;j 背包问题算法设计 题目描述： 有n个物品，每个物品的重量为w[i]，取物品则效益增加p[i]，对于给定的一个能容纳重量为M的背包，怎样装包才能使获得的效益最大？每个物品的取值为x[i]，x[i]=0/1，0表示该物品不装包，1表示将该物品装入包中。 以上描述就是一个经典的0/1背包问题。 输入输出： 输入一个n，然后输入w[1,2,...,n],p[1,2,...,n] 输出最大效益值和x[1,2,...,n]用0/1表示 sampleinput 3//n 234//w[i] 125//p[i] sampleoutput 6//最大效益值 101//x[i] 解题思路： 假定决策次序为x[n],x[n-1],...,x[1]。在对x[n]做出决策之后，问题处于下列两种状态之一： 背包的剩余容量为M，没有产生任何效益； 剩余容量是M-w，效益增长了p。 显然，余下来的x[n-1],x[n-2],..,x[1]的决策相对于x所产生的问题状态应该是最优的，否则x[n],x[n-1],...,x[1]就不能是最优决策序列。 设f[j][x]是从物品1-j,背包容量为x的最优解 则最优序列的解f[n][m] 对于任意的f[i][x]=max{f[i-1][x],f[i-1][x-wi]+pi}---------------------------（1） 为了能向后递推而最后求出f[n][m],需要从f[0][x]开始。对于所有x>=0，有f[0][x]=0， 当x<0时，有f[0][x]=负无穷。根据（1）马上可解出0<=x 算法分析与设计实验报告 第 4 次实验 } 附录：完整代码 #include 实验五：贪心算法求解背包问题 实验内容 应用贪心算法求解离散背包问题，分析时间复杂度。 有一个承重为W的背包和n个物品，它们各自的重量和价值分别是wi和vi（1<=i<=n），设求这些物品中最有价值的一个子集。如果每次选择某一个物品的时候，只能全部拿走，则这一问题称为离散（0-1）背包问题；如果每次可以拿走某一物品的任意一部分，则这一问题称为连续背包问题。 算法思想 ?动态规划的思想： –对较小的子问题进行一次求解，并把结果记录下来，然后利用较小问题的解，求解出较大问题的解，直到求解出最大问题的解。 – 引进一个二维数组ch[MAX][MAX]，用ch[i][j]记录CH1与CH2的LCS 的长度，b[i][j]记录ch[i][j]是通过哪一个子问题的值求得的，以决定搜索的方向。 我们是自底向上进行递推计算，那么在计算ch[i,j]之前，ch[i-1][j-1]， ch[i-1][j]与ch[i][j-1]均已计算出来。此时我们根据CH1 [i] = CH2[j]还是CH1[i] != CH2[j]，就可以计算出ch[i][j]。 算法 length(string CH1,string CH2,int b[MAX][MAX]) //用于构建动态数组 //输入：两字符窜 //输出：最长公共子序列 for(i=1;i<=ch1Len;i++)//二重循环求解 for(int j=1;j<=ch2Len;j++) { if(CH1[i-1]==CH2[j-1])//相等字符 { ch[i][j]=ch[i-1][j-1]+1; b[i][j]=0; } else if(ch[i-1][j]>=ch[i][j-1])//上比较大 { ch[i][j]=ch[i-1][j]; b[i][j]=1; } else//左比较大 { ch[i][j]=ch[i][j-1]; b[i][j]=-1; } } printCS(int b[MAX][MAX],string x,int i,int j) //回溯求出最长子序列输出 //输入：标记数组 //输出：最长子序列 if(i == 0 || j == 0)//边界，返回 return; if(b[i][j] == 0) { printCS(b, x, i-1, j-1);//左上 cout< 算法设计与分析大作业 班级：电子154 姓名：吴志勇 学号： 1049731503279 任课老师：李瑞芳 日期： 2015.12.25 算法设计与分析课程论文 0-1背包问题的算法设计策略对比与分析 0 引言 对于计算机科学来说，算法的概念是至关重要的。在一个大型软件系统的开发中，设计出有效的算法将起到决定性的作用。通俗的讲，算法是解决问题的一种方法。也因此，《算法分析与设计》成为计算科学的核心问题之一，也是计算机科学与技术专业本科及研究生的一门重要的专业基础课。算法分析与设计是计算机软件开发人员必修课，软件的效率和稳定性取决于软件中所采用的算法；对于一般程序员和计算机专业学生，学习算法设计与分析课程，可以开阔编程思路，编写出优质程序。通过老师的解析，培养我们怎样分析算法的“好”于“坏”，怎样设计算法，并以广泛用于计算机科学中的算法为例，对种类不同难度的算法设计进行系统的介绍与比较。本课程将培养学生严格的设计与分析算法的思维方式，改变随意拼凑算法的习惯。本课程要求具备离散数学、程序设计语言、数据结构等先行课课程的知识。 1 算法复杂性分析的方法介绍 算法复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上，所需的资源越多，该算法的复杂性越高；反之，所需资源越少，该算法的复杂性越低。对计算机资源，最重要的是时间与空间（即存储器）资源。因此，算法的复杂性有时间复杂性T(n)与空间复杂性S(n)之分。 算法复杂性是算法运行所需要的计算机资源的量，这个量应集中反映算法的效率，并从运行该算法的实际计算机中抽象出来，换句话说，这个量应该只依赖要解决的问题规模‘算法的输入和算法本身的函数。用C表示复杂性，N,I和A表示问题的规模、算法的输入和算法本身规模，则有如下表达式： C=F(N,I,A) T=F(N，I,A) S=F(N，I,A) 其中F(N,I,A)是一个三元函数。通常A隐含在复杂性函数名当中，因此表达式中一般不写A。 即：C=F(N,I) T=F(N,I) S=F(N,I) 算法复杂性中时间与空间复杂性算法相似，所以以下算法复杂性主要以时间复杂性为例： 算法的时间复杂性一般分为三种情况：最坏情况、最好情况和平均情况。下面描述算法复杂性时都是用的简化的复杂性算法分析，引入了渐近意义的记号O,Ω，θ，和o。 O表示渐近上界Ω表示渐近下界： θ表示同阶即：f(n)= O(g(n))且 f(n)= Ω（g(n)） 2 常见的算法分析设计策略介绍 2.1 递归与分治策略 分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。 直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下，反复应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。 分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。 递归算法举例： 共11页第1页 f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]} 第一讲 01背包问题 题目 有N 件物品和一个容量为V 的背包。第i 件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价 值总和最大。 基本思路 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。 用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i 件物品恰放入一个容量为v 的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是： 这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i 件物品放入容量为v 的背包中”这个子问题，若只考虑第i 件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i 件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v 的背包中”，价值为f[i-1][v]；如果放第i 件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”，此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i 件物品获得的价值 w[i]。 优化空间复杂度 以上方法的时间和空间复杂度均为O(VN)，其中时间复杂度应该已经不能再优化了，但空间复杂度却可以 优化到O 。 先考虑上面讲的基本思路如何实现，肯定是有一个主循环i=1..N ，每次算出来二维数组f[i][0..V]的所有 值。那么，如果只用一个数组f[0..V]，能不能保证第i 次循环结束后f[v]中表示的就是我们定义的状态f[i][v] 呢？f[i][v]是由f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]两个子问题递推而来，能否保证在推f[i][v]时（也即在第i 次主循环中推f[v]时）能够得到f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]的值呢？事实上，这要求在每次主循环中我们以v=V..0的顺序推 f[v]，这样才能保证推f[v]时f[v-c[i]]保存的是状态f[i-1][v-c[i]]的值。伪代码如下： 其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相当于我们的转移方程 因为现在的f[v-c[i]]就相当于原来的f[i-1][v-c[i]]。如果将v 的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[i][v]由f[i][v-c[i]]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。 f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]} for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}; 实验报告 课程名称：算法设计与分析实验名称：解0-1背包问题任课教师：王锦彪专业：计算机应用技术班级: 2011 学号： 112015 姓名：严焱心完成日期： 2011年11月 一、实验目的： 掌握动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法的原理，并能够按其原理编程实现解决0-1背包问题，以加深对上述方法的理解。 二、实验内容及要求： 1． 要求分别用动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法求解0-1背包问题； 2． 要求显示结果。 三、实验环境和工具： 操作系统：Windows7 开发工具：Eclipse3.7.1 jdk6 开发语言：Java 四、实验问题描述： 0/1背包问题:现有n 种物品，对1<=i<=n ，第i 种物品的重量为正整数W i ，价值为正整数V i ，背包能承受的最大载重量为正整数C ，现要求找出这n 种物品的一个子集，使得子集中物品的总重量不超过C 且总价值尽量大。 动态规划算法描述:根据问题描述，可以将其转化为如下的约束条件和目标函数： ?????≤≤∈≤∑∑==)1}(1,0{C max 1 1 n i x x w x v i n i i i n i i i 寻找一个满足约束条件，并使目标函数式达到最大的解向量 ) ,......,,,(321n x x x x X =，使得C 1 ∑=≤n i i i x w ，而且∑=n i i i x v 1 达到最大。 0-1背包问题具有最优子结构性质。假设),......,,,(321n x x x x 是所给的问题的一个最优解，则),......,,(32n x x x 是下面问题的一个最优解： ∑∑==?????≤≤∈-≤n i i i i n i i i x v n i x x w x w 2 2 1 1max )2}(1,0{C 。 如果不是的话，设) ,......,,(32 n y y y 是这个问题的一个最优解，则∑∑==>n i n i i i i i x v y v 2 2 ，且∑=≤+ n i i i y w x w 2 1 1C 。 因此，∑∑∑==== + >+n i i i n i n i i i i i x v x v x v y v x v 1 2 2 1111， 这说明) ,........,,,(32 1 n y y y x 是所给 的0-1背包问题比),........,,,(321n x x x x 更优的解，从而与假设矛盾。 按照上面的情况，可以得到递推公式：设最优值为m(i,j)。 ?? ?+-+++=}),1(),,1(max{) ,1(),(i i v w j i m j i m j i m j i m i i w w ≥<≤j j 0 ?? ?=n v j n m 0),(i i w w ≥<≤j j 0 贪心算法描述:计算每种物品单位重量的价值；将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包；如果单位重量价值最高的物品全部装入背包后，背包的总重量小于c ，则选择单位重量次高的物品并尽可能多的装入背包；依次进行下去，直到背包装满为止。 回溯算法描述：回溯法从根结点出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。开始结点成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。新结点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩 基于遗传算法的0-1背包问题的求解 摘要： 一、前言 组合优化问题的求解方法研究已经成为了当前众多科学关注的焦点，这不仅在于其内在的复杂性有着重要的理论价值，同时也在于它们能在现实生活中广泛的应用。比如资源分配、投资决策、装载设计、公交车调度等一系列的问题都可以归结到组合优化问题中来。但是，往往由于问题的计算量远远超出了计算机在有效时间内的计算能力，使问题的求解变为异常的困难。尤其对于NP 完全问题，如何求解其最优解或是近似最优解便成为科学的焦点之一。 遗传算法已经成为组合优化问题的近似最优解的一把钥匙。它是一种模拟生物进化过程的计算模型，作为一种新的全局优化搜索算法，它以其简单、鲁棒性强、适应并行处理以及应用范围广等特点，奠定了作为21世纪关键智能计算的地位。 背包问题是一个典型的组合优化问题，在计算理论中属于NP-完全问题， 其 计算复杂度为 )2(O n ，传统上采用动态规划来求解。设w[i]是经营活动 i 所需要的资源消耗，M 是所能提供的资源总量，p[i]是人们经营活动i 得到的利润或收益，则背包问题就是在资源有限的条件下， 追求总的最大收益的资源有效分配问题。 二、问题描述 背包问题( Knapsack Problem)的一般提法是：已知n 个物品的重量（weight ）及其价值（或收益profit ）分别为0>i w 和0>i p ，背包的容量（contain ）假设设为0>i c ，如何选择哪些物品装入背包可以使得在背包的容量约束限制之内 所装物品的价值最大？ 该问题的模型可以表示为下述0/1整数规划模型： 目标函数：∑==n i i i n x c x x x f 1 21),,(max Λ ????? =∈≤∑=) ,2,1(}1,0{t .s 1n i x p x w i n i i i i Λ （*） 背包问题九讲2.0RC1 崔添翼(Tianyi Cui)* 2011-09-28? 本文题为《背包问题九讲》，从属于《动态规划的思考艺术》系列。 这系列文章的第一版于2007年下半年使用EmacsMuse制作，以HTML格式发布到网上，转载众多，有一定影响力。 2011年9月，本系列文章由原作者用L A T E X重新制作并全面修订，您现在看到的是2.0alpha版本，修订历史及最新版本请访问https://https://www.360docs.net/doc/3d11412374.html,/tianyicui/pack查阅。 本文版权归原作者所有，采用CC BY-NC-SA协议发布。 Contents 101背包问题3 1.1题目 (3) 1.2基本思路 (3) 1.3优化空间复杂度 (3) 1.4初始化的细节问题 (4) 1.5一个常数优化 (4) 1.6小结 (5) 2完全背包问题5 2.1题目 (5) 2.2基本思路 (5) 2.3一个简单有效的优化 (5) 2.4转化为01背包问题求解 (6) 2.5O(V N)的算法 (6) 2.6小结 (7) 3多重背包问题7 3.1题目 (7) 3.2基本算法 (7) 3.3转化为01背包问题 (7) 3.4可行性问题O(V N)的算法 (8) *a.k.a.dd_engi ?Build20110928183800 1 3.5小结 (9) 4混合三种背包问题9 4.1问题 (9) 4.201背包与完全背包的混合 (9) 4.3再加上多重背包 (9) 4.4小结 (10) 5二维费用的背包问题10 5.1问题 (10) 5.2算法 (10) 5.3物品总个数的限制 (10) 5.4二维整数域N2上的背包问题 (11) 5.5小结 (11) 6分组的背包问题11 6.1问题 (11) 6.2算法 (11) 6.3小结 (12) 7有依赖的背包问题12 7.1简化的问题 (12) 7.2算法 (12) 7.3较一般的问题 (12) 7.4小结 (13) 8泛化物品13 8.1定义 (13) 8.2泛化物品的和 (13) 8.3背包问题的泛化物品 (14) 8.4小结 (14) 9背包问题问法的变化14 9.1输出方案 (15) 9.2输出字典序最小的最优方案 (15) 9.3求方案总数 (15) 9.4最优方案的总数 (16) 9.5求次优解、第K优解 (16) 9.6小结 (17) 2背包问题算法设计
背包问题(贪心算法)
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