背包问题C语言程序设计

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遗传算法的01背包问题c语言

遗传算法的01背包问题c语言

遗传算法的01背包问题(c语言)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n O(2),传统上采用动态规划来求解。

设w[i]是经营活动 i 所需计算复杂度为要的资源消耗,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)p?00w?,背包的容量(及其价值(或收益profit)分别为contain)假和i i c?0,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设设为i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:n?x)x?c,?,xf max(x目标函数:ii12n1?i遗传算法的01背包问题(c语言)?p?wx?s.t iii?(*)1?i?x?{0,1}(i?1,2,?n)?i xx?1x?0时n?则表示不将为0-1决策变量,时表示将物品装入背包中,式中i iii其装入背包中。

三、求解背包问题的一般方法解决背包问题一般是采取动态规划、递归回溯法和贪心方法。

c语言部分背包问题的算法设计

c语言部分背包问题的算法设计

很高兴能为您提供文章撰写服务。

在开始撰写的过程中,我将按照您的要求,以深度和广度兼具的方式来探讨c语言部分背包问题的算法设计。

第一部分:背包问题的概念和分类1. 背包问题是指在给定的一组物品中选择合适的物品装入背包,使得背包的容量最大化或价值最大化的问题。

在算法设计中,背包问题有0-1背包、完全背包、多重背包等不同的分类。

2. 0-1背包问题是指每种物品只能选择一次放入背包,而完全背包问题则是每种物品可以选择多次放入背包。

第二部分:c语言中的背包问题算法设计1. 对于0-1背包问题,可以采用动态规划的方法进行解决。

具体的算法设计包括定义状态转移方程、初始化数组、填表和回溯等步骤。

2. 完全背包问题的算法设计也可以采用动态规划的方法,但在状态转移方程的定义和填表的过程中需要做出相应的调整。

第三部分:c语言中的背包问题算法实现1. 0-1背包问题的算法实现可以通过c语言的数组和循环结构来实现状态转移方程的计算和填表过程。

2. 完全背包问题的算法实现与0-1背包问题类似,但针对每种物品可以选择多次放入背包的特点需要做出相应的改进。

第四部分:个人观点和总结在我看来,c语言部分背包问题的算法设计是一项具有挑战性和实用性的工作。

通过深入理解不同类型的背包问题,并结合动态规划的算法设计和实现,可以有效解决实际生活和工作中的背包优化问题。

掌握c 语言中背包问题的算法设计和实现,不仅可以提升自身的编程能力,也可以为解决实际问题提供有力的支持。

以上是我根据您提供的主题对c语言部分背包问题的算法设计进行的基本介绍和探讨。

希望这些内容能够满足您对文章的要求,如果有其他方面需要补充或修改,还请您及时提出。

期待您的反馈和意见,谢谢!在c语言中,背包问题是一种常见的算法设计问题,涉及到动态规划和数组的运用。

背包问题可以分为0-1背包、完全背包、多重背包等不同类型,每种类型的背包问题都有其特定的算法设计和实现方法。

在本文中,我们将进一步探讨c语言中背包问题的算法设计和实现,并对算法的效率和实际应用进行分析和总结。

背包问题-C语言实现

背包问题-C语言实现

背包问题-C语⾔实现0-1背包问题参考:动态规划解法借个图助于理解从背包容量为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.)[cpp]1. #include<stdio.h>2.3. int f[10][100];4. //构造最优矩阵5. void package0_1(int *w,int *v,int n,int c)6. {7. int i,j;8. //初始化矩阵9. for(i=1;i<=n;i++)10. f[i][0] = 0;11. for(j=1;j<=c;j++)12. f[0][j] = 0;13.14. for(i=1;i<=n;i++)15. {16. for(j=1;j<=c;j++)17. {18. //当容量够放⼊第i个物品,并且放⼊之后的价值要⽐不放⼤19. if(w[i] <= j && f[i-1][j-w[i]] + v[i] > f[i-1][j])20. {21. f[i][j] = f[i-1][j-w[i]] + v[i];22. }else23. f[i][j] = f[i-1][j];24. }25. }26. printf("最⼤价值: %d \n",f[n][c]);27. }28.29. //构造最优解30. void getResult(int n,int c,int *res,int *v,int *w)31. {32. int i,j;33. j = c;34. for(i=n;i>=1;i--)35. {36. if(f[i][j] != f[i-1][j])37. {38. res[i] = 1;39. j = j - w[i];40. }41. }42. }43.44. void main()45. {46. int w[6] = {0,2,2,6,5,4};//每个物品的重量47. int v[6] = {0,6,3,5,4,6};//每个物品的价值48. int res[5] = {0,0,0,0,0};49. int n = 5; //物品的个数50. int c = 10; //背包能容的重量51. int i,j;52. package0_1(w,v,n,c);53. for(i=0;i<=n;i++)54. {55. for(j=0;j<=c;j++)56. printf("%2d ",f[i][j]);57. printf("\n");58. }59. getResult(n,c,res,v,w);60. printf("放⼊背包的物品为: \n");61. for(i=1;i<=n;i++)62. if(res[i] == 1)63. printf("%d ",i);64. }0-1背包的递归解法[cpp]1. #include<stdio.h>2.3. int maxNum[6]; //存放最优解的编号4. int maxValue=0; //存放最⼤价值5. int w[6] = {0,2,2,6,5,4};//每个物品的重量,第⼀个为0,⽅便⾓标对应6. int v[6] = {0,6,3,5,4,6};//每个物品的价值,第⼀个为0,⽅便⾓标对应7. int num = 5; //物品的个数8. int cap = 10; //背包能容的重量9.10. void package01(int *flag,int n,int c,int nowValue)11. {12. int i;13. if(n == 0 || c == 0)14. {15. if(nowValue > maxValue)16. {17. for(i=0;i<6;i++)18. maxNum[i] = flag[i];19. maxValue = nowValue;20. }21. return;22. }23.24. if(c >= w[n])25. {26. flag[n] = 1;27. package01(flag, n-1, c-w[n], nowValue+v[n]);28. }29. flag[n] = 0;30. package01(flag, n-1, c, nowValue);31. }32.33. void main()34. {35. int flag[6] = {0,0,0,0,0,0};36. int i;37. package01(flag,num,cap,0);38. for(i=1;i<=num;i++)39. maxNum[i] == 1 ? printf("第%d号货物装了包中 \n",i) : 0;40. printf("最⼤价值为:%d \n",maxValue);41. }完全背包问题与0-1背包问题区别在每个物品有⽆限多个。

01背包问题c语言代码回溯法

01背包问题c语言代码回溯法

以下是使用C语言实现01背包问题的回溯法代码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 初始化背包struct knapsack {int maxWeight; // 背包最大承重int *items; // 物品数组int n; // 物品数量};// 定义物品重量、价值和数量int weights[] = {2, 2, 6, 5, 4};int values[] = {6, 3, 5, 4, 6};int quantities[] = {3, 2, 2, 1, 1};// 初始化背包最大承重和当前承重int maxWeight = 10;int currentWeight = 0;// 初始化最大价值为0int maxValue = 0;// 遍历物品数组void traverseItems(struct knapsack *knapsack, int index) { // 对于每个物品,遍历其数量for (int i = 0; i < knapsack->quantities[index]; i++) {// 如果当前物品可以放入背包装且当前承重不超过背包最大承重,计算放入该物品后的总价值,并更新最大价值if (currentWeight + weights[index] <= knapsack->maxWeight) {int currentValue = values[index] * knapsack->quantities[index];if (currentValue > maxValue) {maxValue = currentValue;}}// 回溯,将当前物品从背包装中移除,递归地尝试下一个物品knapsack->quantities[index]--;if (index < knapsack->n - 1) {traverseItems(knapsack, index + 1);}knapsack->quantities[index]++; // 恢复物品数量,以便下次遍历尝试放入其他物品}}// 主函数int main() {// 初始化背包装和物品数组struct knapsack knapsack = {maxWeight, weights, 5};knapsack.items = (int *)malloc(sizeof(int) * knapsack.n);for (int i = 0; i < knapsack.n; i++) {knapsack.items[i] = values[i] * quantities[i]; // 根据价值和数量计算物品价值,并存储在物品数组中}knapsack.n = quantities[4]; // 由于最后一个物品的数量为1,因此只需遍历前n-1个物品即可得到所有可能的结果// 使用回溯法求解01背包问题,返回最大价值traverseItems(&knapsack, 0);printf("The maximum value is %d.\n", maxValue);free(knapsack.items); // 释放内存空间return 0;}```希望以上信息能帮助到你。

c语言算法--贪婪算法---01背包问题

c语言算法--贪婪算法---01背包问题

c语言算法--贪婪算法---0/1背包问题在0 / 1背包问题中,需对容量为c 的背包进行装载。

从n 个物品中选取装入背包的物品,每件物品i 的重量为wi ,价值为pi 。

对于可行的背包装载,背包中物品的总重量不能超过背包的容量,最佳装载是指所装入的物品价值最高,即n ?i=1pi xi 取得最大值。

约束条件为n ?i =1wi xi≤c 和xi?[ 0 , 1 ] ( 1≤i≤n)。

在这个表达式中,需求出xt 的值。

xi = 1表示物品i 装入背包中,xi =0 表示物品i 不装入背包。

0 / 1背包问题是一个一般化的货箱装载问题,即每个货箱所获得的价值不同。

货箱装载问题转化为背包问题的形式为:船作为背包,货箱作为可装入背包的物品。

例1-8 在杂货店比赛中你获得了第一名,奖品是一车免费杂货。

店中有n 种不同的货物。

规则规定从每种货物中最多只能拿一件,车子的容量为c,物品i 需占用wi 的空间,价值为pi 。

你的目标是使车中装载的物品价值最大。

当然,所装货物不能超过车的容量,且同一种物品不得拿走多件。

这个问题可仿照0 / 1背包问题进行建模,其中车对应于背包,货物对应于物品。

0 / 1背包问题有好几种贪婪策略,每个贪婪策略都采用多步过程来完成背包的装入。

在每一步过程中利用贪婪准则选择一个物品装入背包。

一种贪婪准则为:从剩余的物品中,选出可以装入背包的价值最大的物品,利用这种规则,价值最大的物品首先被装入(假设有足够容量),然后是下一个价值最大的物品,如此继续下去。

这种策略不能保证得到最优解。

例如,考虑n=2, w=[100,10,10], p =[20,15,15], c = 1 0 5。

当利用价值贪婪准则时,获得的解为x= [ 1 , 0 , 0 ],这种方案的总价值为2 0。

而最优解为[ 0 , 1 , 1 ],其总价值为3 0。

另一种方案是重量贪婪准则是:从剩下的物品中选择可装入背包的重量最小的物品。

背包问题-C语言代码

背包问题-C语言代码
{
intk;
if(tw+good[i].weight <=MaxWeight)
{
currentoption[i]=1;
if(i<nType-1)
CheckOut(i+1,tw+good[i].weight,totalvalue);
else
{
for(k=0;k<nType;++k)
option[k]=currentoption[k];
Maxvalue=totalvalue;
}
}
currentoption[i]=0;
if(totalvalue-good[i].value>Maxvalue)
{
if(i<nType-1)
CheckOut(i+1,tw,totalvalue-good[i].value);
else
{
for(k=0;k<nType;++k)
option[k]=currentoption[k];
Maxvalue=totalvalue-good[i].value;
}
}
}
void main()
{
inti;
doubleweight,value;
printf("请输入物品类别个数:");
scanf("%d",&nType);
printf("请输入各物品的重量和价值:");
doubletotalValue;/*输入的全部物品的总价值*/
doubleMaxWeight;/*输入的限制总重量*/
struct/*物品结构*/

背包问题实验报告(C语言实现、文件输入及文件输出)

背包问题实验报告(C语言实现、文件输入及文件输出)

背包问题实验题目:背包问题问题描述:假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1, w2, … , wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1+w2+…+ wn=T,要求找出所有满足上述条件的解。

例如:当T=10,各件物品的体积{1,8,4,3,5,2}时,可找到下列4组解:(1,4,3,2)(1,4,5)(8,2)(3,5,2)。

概要设计:采用栈数据结构,利用回溯法的设计思想来解决背包问题。

首先将物品排成一列,然后顺序选取物品装入背包,假设已选取了前i件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品“太大”不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。

但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明“刚刚”装入背包的那件物品“不合适”,应将它取出“弃之一边”,继续再从“它之后”的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。

ADT Stack {数据对象:D={ ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n,n≥0 }数据关系:R1={ <ai-1, ai >| ai-1, ai∈D, i=2,...,n }约定an端为栈顶,a1端为栈底。

基本操作:InitStack(&S)操作结果:构造一个空栈S。

DestroyStack(&S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:栈S被销毁。

ClearStack(&S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:将S清为空栈。

StackEmpty(S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:若栈S为空栈,则返回TRUE,否则FALSE。

StackLength(S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:返回S的元素个数,即栈的长度。

GetTop(S, &e)初始条件:栈S已存在且非空。

操作结果:用e返回S的栈顶元素。

Push(&S, e)初始条件:栈S已存在。

操作结果:插入元素e为新的栈顶元素。

C语言动态规划之背包问题详解

C语言动态规划之背包问题详解

C语⾔动态规划之背包问题详解01背包问题给定n种物品,和⼀个容量为C的背包,物品i的重量是w[i],其价值为v[i]。

问如何选择装⼊背包的物品,使得装⼊背包中的总价值最⼤?(⾯对每个武平,只能有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装⼊某物品的⼀部分,也不能装⼊物品多次)声明⼀个数组f[n][c]的⼆维数组,f[i][j]表⽰在⾯对第i件物品,且背包容量为j时所能获得的最⼤价值。

根据题⽬要求进⾏打表查找相关的边界和规律根据打表列写相关的状态转移⽅程⽤程序实现状态转移⽅程真题演练:⼀个旅⾏者有⼀个最多能装M公⽄的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W1、W2、W3、W4、…、Wn。

它们的价值分别是C1、C3、C2、…、Cn,求旅⾏者能获得最⼤价值。

输⼊描述:第⼀⾏:两个整数,M(背包容量,M<= 200)和N(物品数量,N<=30);第2…N+1⾏:每⾏两个整数Wi,Ci,表⽰每个物品的质量与价值。

输出描述:仅⼀⾏,⼀个数,表⽰最⼤总价值样例:输⼊:10 42 13 34 57 9输出:12解题步骤定义⼀个数组dp[i][j]表⽰容量为j时,拿第i个物品时所能获取的最⼤价值。

按照题⽬要求进⾏打表,列出对应的dp表。

W[i](质量)V[i](价值)01234567891000000000000210011111111133001334444444500135568899790013556991012对于⼀个动态规划问题设置下标时最好从0开始,因为动态规划经常会和上⼀个状态有关系!从上⾯的dp表可以看出来对于⼀个物品我们拿还是不难需要进⾏两步来判断。

第⼀步:判断背包当前的容量j是否⼤于物品当前的质量,如果物品的质量⼤于背包的容量那么就舍弃。

第⼆步:如果背包可以装下这个物品,就需要判断装下该物品获取的最⼤价值是不是⼤于不装下这个物品所获取的最⼤价值,如果⼤于那么就把东西装下!根据这样的思想我们可以得到状态转移⽅程:如果单签背包的容量可以装下物品:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);如果当前背包的容量装不下该物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];#include <stdio.h>int max(const int a,const int b){return a>b ? a:b;}int main(){int w[35]={0},v[35]={0},dp[35][210]={0};int n,m;scanf("%d %d",&m,&n);int i,j;for(i=1;i<=n;i++){scanf("%d %d",&w[i],&v[i]);}for(i=1;i<=n;i++){for(j=1;j<=m;j++){if(j>=w[i])//如果当前背包的容量⼤于商品的质量{dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);//判断是否应该拿下}else//⼤于背包的当前容量{dp[i][j]=dp[i-1][j];}}}for(int k=0;k<=n;k++){for(int l=0;l<=m;l++){printf("%d ",dp[k][l]);}printf("\n");}printf("%d\n",dp[n][m]);}通过运⾏以上程序可以看到最终的输出dp表和我们的预期是相符合的!但是并没有结束,动态规划有⼀个后⽆效性原则(当前状态只与前⼀个状态有关)。

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东莞理工学院C语言课程设计
课程程序设计基础
题目
院系名称计算机学院
班级
学生姓名学号
组员
指导教师
时间
1 问题要求及任务描述
1.1 题目要求
假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1 +w2 + … + wn=T,要求
找出所有满足上述条件的解。

例如:当T=10,各件物品的体积{1,8,4,3,5,
2}时,可找到下列4组解:
(1,4,3,2)
(1,4,5)
(8,2)
(3,5,2)。

1.2 主要任务
在给定物品数量,物品各自体积和背包体积的前提下,找出物体组合后的总体积与背包体积相等的物体组合
2 解决问题的主要思路和方法
2.1 关键问题
如何选择第i件物品:
(1)考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。

选中后,继续去考虑其余物品的选择。

(2)考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。

2.2 拟采用解决问题的方法
可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。

首先将物品排成一列,然后顺序选取物品装入背包,假设已选取了前i 件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品"太大"不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。

但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明"刚刚"装入背包的那件物品"不合适",应将它取出"弃之一边",继续再从"它之后"的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。

2.3 主要算法和处理流程图
1.输入物品总个数
2.依次输入各物品的体积
3.输入背包总体积
4.将物品排成一列,按顺序选取物品装入背包中,当物品太大不能装入时则弃之继续选取下一件,直到背包装满为止,
5.出现在剩余的物品中找不到合适的物品填满背包的情况是说明刚刚装入背包的那件物品不适合,将它取出后继续选取后面的物品。

6.重复步骤4和5直至求出满足条件的解或者无解。

3 程序实现
3.1 程序实现时应考虑的问题
1.如果在选择过程中的任何时刻,选择的数据项的总和符合目标重量,工作就完成了。

2.从选择第一个数据项开始。

剩余的数据项的加和必须符合背包的目标重量减去第一个数据项的重量;这是一个新的目标重量。

3.逐个地试每种剩余数据顶组合的可能性。

但并不需要去试所有的组合,因为只要数据项的和大于目标重量的时候,就停止添加数据项。

4.如果设有组合合适的话,放弃第—个数据项,并且从第二个数据项开始再重复过程。

5.继续从第三个数据项开始,如此下去直到已经试过所有的组合。

3.2 主要源代码及说明
#include <stdio.h>
#define size 20
struct stacks //定义一个临时存储空间结构体(栈)
{
int data[size];//数组
int top;//作为结构体标记
}stack;
void main()
{
int w[size];//定义数组
int V;
int k=0;
int i=0;
int j=1;
int number;
int s=0;
printf("\n请输入可供选择装入物品的个数:");
scanf("%d",&number);
printf("\n请输入各件物品的体积:");
for(i=0;i<number;i++){scanf("%d",&w[i]);}//按次序给数组赋值
for(i=0;i<number;i++){ s=s+w[i];}//把数组每个元素加起来
printf("\n可供选择的物品的总体s=%dn",s);
printf("\n请输入背包的总体积:");
scanf("%d",&V);
if(V<0||V>s){printf("\n输入背包体积错误");}//判断总体积必须大于0或小于物品总体积printf("\n");
for(i=0;i<number;i++){stack.data[i]=0;}//把结构体的data数组的每个元素初始化为0
stack.top=0;//初始化结构体标记为0
do{
while(V>0&&k<=number)//当V大于0并且k小于等于物品个数,则运行下面循环
{
if(V>=w[k])//每次循环判断V变量是否还大于每个元素
{
stack.data[stack.top]=k; //符合条件的元素标识记录在结构体的数组中
stack.top++;
V-=w[k];//每次循环就把V变量减去该次循环元素的体积数
}
k++;
}//循环结束
if(V==0){//当v变量只等于0时输出结果
printf("第%d个符合条件的解:",j);
for(i=0;i<stack.top;i++)
{printf("%d ",w[stack.data[i]]);}
j++;
printf("\n");
}
k=stack.data[--stack.top];
stack.data[stack.top]=0;
V+=w[k];
k++;
}while(!(stack.top==0&&k==number));//当k等于物品个数时候结束整个循环
}
4 测试
4.1 测试结果及分析
5 小结
5.1本问题解决方法及程序实现小结
利用回溯法的设计思想解决问题程序能成功测试
5.2 尚未解决的问题及下一步工作思路
增加物体的个数,背包的体积以实现更合理的物品安放问题,如货仓管理问题
下一步工作思路:暂时不清楚
6 参考文献
1.谭浩强 c程序设计第三版清华大学。

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