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  1. 利用回溯法解0-1背包问题讲解

  2. 利用回溯法解0-1背包问题讲解，程序调试VC++6.0通过

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-04-27
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：fangzhibin4712

  1. 算法分析与设计实验报告利用回溯算法解决背包问题

  2. 算法分析与设计实验报告书：回溯算法之背包问题。 实验目的和要求 （1）掌握回溯法的设计思想； （2）掌握解空间树的构造方法，以及在求解过程中如何存储求解路径； （3）考察回溯法求解问题的有效程度。 （4）设计可能解的表示方式，构成解空间树； （5）设计回溯算法完成问题求解； （6）设计测试数据，统计搜索空间的结点数； 实验内容：给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是wi， 其价值为vi，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yinbocai

  1. 背包问题的求解，有二道题

  2. 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）。 问题提示： 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

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-07-09
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：l591492105

  1. 最优解，贪心算法，多段图的最短路径

  2. 贪心算法一般来说是解决“最优问题”，具有编程简单、运行效率高、空间复杂度低等特点。 一、贪心算法与简单枚举和动态规划的运行方式比较 贪心算法一般是求“最优解”这类问题的。最优解问题可描述为：有n个输入， 它的解是由这n 个输入的某个子集组成，并且这个子集必须满足事先给定的条 件。这个条件称为约束条件。而把满足约束条件的子集称为该问题的可行解。这 些可行解可能有多个。为了衡量可行解的优劣，事先给了一个关于可行解的函数， 称为目标函数。目标函数最大（或最小）的可行解，称为最优解。 a)求“最优解”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-22
    • 文件大小：280kb
    • 提供者：wzx_007

  1. 计算机算法设计

  2. 1、二分搜索算法是利用（   A      ）实现的算法。 A、分治策略   B、动态规划法   C、贪心法    D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（   A    ）。 A、找出最优解的性质   B、构造最优解   C、算出最优解   D、定义最优解 3、最大效益优先是（  A         ）的一搜索方式。 A、分支界限法      B、动态规划法    C、贪心法    D、回溯法 4、在下列算法中有时找不到问题解的是（ B       ）。 A、蒙特卡罗算法    B

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-11
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：u011027266

  1. 算法详解之回溯法具体实现

  2. 理论辅助： 回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为： 1、定义一个解空间，它包含问题的解。 2、利用适于搜索的方法组织解空间。 3、利用深度优先法搜索解空间。 4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。 问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。 还是那个基调，不喜欢纯理论的东西，喜欢使用例子来讲诉理论，在算法系列总结：动态规划(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：weixin_38732343