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搜索资源列表

  1. 0-1背包问题贪心算法源码下载

  2. 背包问题的贪心算法，背包问题 ---- * 已知有n种物品和一个可容纳M重量的背包，每种物品i的重量是w[i]。假定将物品i的一部分x[i]放入背包就会得到p[i]x[i]的效益，这里， * 0<=x[i]0.采用怎样的方法才能使装包的效益最大呢？ * 考虑以下情况下的背包问题：n = 3,M = 20,(p0,p1,p2) = (25,24,15),(w0,w1,w2) = * (18,15,10).其中的4个可行解是 * （x0,x1,x2） w0x0 + w1x1 + w2x2 p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-29
    • 文件大小：24576
    • 提供者：Nicholas201

  1. Java动态规划算法求解背包问题

  2. 用动态规划的思想解决背包问题。过程中减少了不必要的重复计算。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-24
    • 文件大小：4096
    • 提供者：WsHunTer

  1. 2010年考研英语单词象形记忆法

  2. 2010考研单词象形记忆法，共解释了6715个单词和词组，让再也不要记单词，举例如下： unit uni、un【one一：u像杯子-引申为空间，n像门-引申为连接，i像一个小点→在一个空间里连接成一点】，t【固定】 →一个固定的：部件、单元 《黑体的部分是这个单词的中文意思，下面相同》、《“】”右边的第一个尖头“→”起到“冒号”的作用》 name n【门-连接】，a【元音字母“a、e、i、o、u、y”和“元音字母组合”很多情况下都是表达一个单词的声音，就像汉字形声字的声旁，可以没有含义，可以不

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-10-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zqzwok

  1. 动态规划基础（初学者必读）

  2. 详细的讲解了动态规划基本思想，基本步骤，内附经典例题！（包括经典的背包问题，初学者必看）！前提 ●贪心法（它是一种多步决策法，它总是作出在当前看来是最好的选择，它的考虑不是从整体出发，而只是某种意义上的局部最优，这样贪心法不能对所有问题达到整体最优解，但是对相当范围的许多问题都能够产生整体最优解。--译者） ●动态规划（它是将问题进行逐步的划分来缩小问题的规模，直到可以求出子问题的解为止。分划子问题后，对应的子问题中含有大量的重复，这样就将重复地求解；在第一次遇到重复时把它解决，并将解保存起来

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-14
    • 文件大小：137216
    • 提供者：abcjennifer

  1. 动态规划求解背包问题

  2. 利用动态规划法求解0-1背包问题，重复背包问题。思路清晰，有参考价值！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2009-12-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fyl19870803

  1. 自动排课系统 V1.1（源码）

  2. 这是一个中小学排课系统，采用模拟退火算法框架实现，排课效果好，速度快， C＃实现，在vs.net 2005编译通过。 模拟退火算法 　　模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-01-17
    • 文件大小：238592
    • 提供者：wfoegl

  1. c/c++ 算法实例

  2. 内容：1数论算法 求两数的最小公倍数 求两数的最大公约数 素数的求法…… 2图论算法 最小生成树 最短路径 计算图的传递闭包 无向图的连通分量 关键路径 拓扑排序 回路问题…… 3背包问题 0-1背包：可重复背包…… 4排序算法 快速排序 插入排序 选择排序 冒泡排序 堆排序 归并排序 5树的遍历 已知前序中序求后序 已知中序后序求前序…… 6数据结构的相关算法……

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-25
    • 文件大小：15360
    • 提供者：y925537341

  1. ACM算法模板和pku代码

  2. 本科参加ACM竞赛的过程中积累下来的一部分算法模板，和自己在PKU上面做的一部分题目。 模板目录结构： 目录: 动态规划 O(n^2)的最长上升子序列 nlogn最长上升子序列 高精度 计算几何 Graham扫描法 两线段交点 凸多边形面积 半平面交 计算几何库 数据结构 闭散列法整数hash 开散列法整数hash 字符串hash 堆 二维树状数组 Trie树 二叉查找树 线段树 RMQ LCA+RMQ SB-Tree 数论 生成紧凑素数表 分解质因子 最大公约数 a^b mod n 扩张欧几

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：368640
    • 提供者：yxysdcl

  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：4096
    • 提供者：l591492105

  1. ACM背包问题九讲，算法学习

  2. ACM中背包问题经典九讲，01背包完全背包重复背包混合背包多重费用背包应有尽有，欢迎下载

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-08-04
    • 文件大小：65536
    • 提供者：acm821745357

  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：286720
    • 提供者：wzx_007

  1. 0-1背包问题

  2. 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。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-11-24
    • 文件大小：58368
    • 提供者：elabit

  1. C C++算法实例.c

  2. C C++算法实例.c 一、数论算法 1．求两数的最大公约数 2．求两数的最小公倍数 3．素数的求法 二、图论算法 1．最小生成树 A.Prim算法： B.Kruskal算法：(贪心) 2.最短路径 A.标号法求解单源点最短路径： B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径： C. Dijkstra 算法： 3.计算图的传递闭包 4.无向图的连通分量 A.深度优先 B 宽度优先（种子染色法） 5．关键路径 6．拓扑排序 7.回路问题 9．判断图中是否有负权回路 Bellman-ford

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-02
    • 文件大小：20480
    • 提供者：cookiecandy

  1. 朴素的动态规划,使用一维数组改进消除递归重复计算，消除递归这三种方法.cpp

  2. 朴素的动态规划,使用一维数组改进消除递归重复计算，消除递归这三种方法解决01背包问题，通过数据比较和运行的结果上来看，消除递归重复计算的递归算法效率相当高，在6组数据的时候，将效率提高了几乎一倍，我使用的消除递归算法的结果和普通动态规划的效率差不多。

  3. 所属分类：C++

  1. 动态规划0-1背包问题

  2. 动态规划通常应用于最优化问题，即要做出一组选择以达到一个最优解。在做选择的同时，经常出现同样形式的问题。当某一特定的子问题可能出自于多于一种选择的集合时，动态规划是很有效的；关键技术是存储这些子问题每一个的解，以备它重复出现。 问题描述 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的价值是c[i]，重量是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。每种物品只有一件，可以选择放或者不放。 问题分析 设变量V[i, j]表示在背包容量为j的前提下，装前i个物品

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38512781

  1. 动态规划0-1背包问题

  2. 动态规划通常应用于最优化问题，即要做出一组选择以达到一个最优解。在做选择的同时，经常出现同样形式的问题。当某一特定的子问题可能出自于多于一种选择的集合时，动态规划是很有效的；关键技术是存储这些子问题每一个的解，以备它重复出现。 问题描述 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的价值是c[i]，重量是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。每种物品只有一件，可以选择放或者不放。 问题分析 设变量V[i, j]表示在背包容量为j的前提下，装前i个物品

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38732277

  1. 取消装箱：通过背包尝试未上课的课程-源码

  2. 拆箱 这是一个小程序包，探讨如何重载Prelude类型类以在多个RuntimeRep上工作。 最终结果是使用足够的扩展名（包括NoImplicitPrelude和RebindableSyntax ，导入Unlifted.Prelude将允许您在任何TYPE r使用Eq ， Ord ， Num等，而不仅仅是TYPE 'LiftedRep 。 这允许在未提升的类型（例如Int#或Float#使用数字文字（例如3）。 如果您使用Type类型的类型，则此包将委派给普通的Prelude实例，因此您不必

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42133753

  1. Backpack-ios：背包设计系统-源码

  2. 背包iOS 背包是设计资源，可重复使用的组件以及用于创建Skyscanner产品的准则的集合。 安装 可通过背包。 要安装所有这些文件，只需将以下行添加到您的Podfile中： pod 'Backpack' 文献资料 要了解有关iOS上可用的Backpack组件的更多信息，请访问Backpack或查看。 为背包做贡献 请参阅“以获取有关对此项目做出贡献的说明。 执照 背包可以通过Apache 2.0许可获得。 有关更多信息，请参见LICENSE文件。 接触

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_42118056

  1. 背包：背包设计系统-源码

  2. 背包设计系统 背包是设计资源，可重复使用的组件以及用于创建Skyscanner产品的准则的集合。 快速链接 用法 安装套件 npm install [package-name] --save-dev 贡献 要做出贡献，请参阅 。 包装清单 零件 版 联系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42101056

  1. &nbsp;一种改进的混合遗传算法求解0_1背包问题

  2. 背包问题是组合优化中的NP（Non-Deterministic Polynomial）难题之一，论文将贪婪算法与遗传算法相结合提出一种改进的混合遗传算法来求解0_1背包问题。改进的混合遗传算法通过遗传算法的择优，重复执行选择、交叉和变异以及贪婪算法的修正这样一个过程，使得所求解在可以接受的时间内越来越接近最优解。同时采用精英保留机制来加快算法的收敛速度。最后通过实证明该改进的算法可以有效地克服遗传算法中早熟的现象，该方法同样也适用其他优化问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：603136
    • 提供者：weixin_38518722
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