动态规划 初级背包问题。。

状态转移方程 B[n][w]=B[n-1][w-W[i]]+V[i] 

表示取走第n个物品,重量为W时的价值量。 W V分别存放重量和价值的数组。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<math.h>
//  背包问题
using namespace std;
int value[]={3,4,5,8,10};
int weight[]={2,3,4,5,9};
const int N=5;
const int W=20;
int B[N+1][W+1];
int main()
{

    for(int i=1;i<=N;++i)
    {
        for(int k=1;k<=W;++k)
        {
            if(weight[i-1]>k)
            {
                B[i][k]=B[i-1][k];
            }
            else
            {
                B[i][k]=max(B[i-1][k],B[i-1][k-weight[i-1]]+value[i-1]);
            }
        }
    }
    cout<<B[N][W];
    return 0;
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/yangshengjing/p/11674756.html

时间: 2024-11-10 07:46:51

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算法导论三剑客之 动态规划 0-1背包问题

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 0-1背包问题: 描述:给定n中物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为c,问应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中的物品总价值最大? 0-1背包问题是一个特殊的整数规划问题. 设所给0-1背包问题的子问题; 其最优值为m(i,j),即m(i,j)是背包容量为j,可选择物品为i,i+1,-,n时0-1背包问题的最优值.由0-1背包问题的最优子结构性质,可以建立计算m(i,j)的递归式如下: NO1:递归实现 1 /* 2 *Description 递归实现 3 *设有一

动态规划01背包问题

动态规划0-1背包问题 ? 问题描写叙述: 给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问应怎样选择装入背包的物品,使得装 入背包中物品的总价值最大? ? 对于一种物品,要么装入背包,要么不装.所以对于一种物品的装入状态能够取0和1.我们设物品i的装入状态为xi,xi∈ (0,1),此问题称为0-11背包问题. 过程分析 数据:物品个数n=5,物品重量w[n]={0,2,2,6,5,4},物品价值V[n]={0,6,3,5,4,6}, (第0位,置为0,不參与计算,仅

动态规划之背包问题

背包问题是一个经典的算法问题,可以用动态规划,贪心法,分支界限法等方法解决.问题描述:有n个物品,编号1,2,3,..n,其中第 i 个物品重量为Wi 价值 Vi ,有一个容量为W的背包.在容量允许范围内,如何选择物品,可以得到最大的价值.(为了简单起见,假设物品的重量 Wi 和价值Vi 都是正数) 今天主要说的是0.1背包问题,解法是动态规划.当然,对于另外两种问题也会有所介绍. 问题分析: 用动态规划解问题首先要有效的找出子问题,可以通过这个子问题得推得原问题的解,通常子问题的实质是和原问题

动态规划初探 -- 背包问题

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【动态规划/多重背包问题】POJ1014-Dividing

多重背包问题的优化版来做,详见之前的动态规划读书笔记. dp[i][j]表示前i中数加得到j时第i种数最多剩余几个(不能加和得到i的情况下为-1)递推式为: dp[i][j]=mi(dp[i-1][j]≥0,即前i-1种数就能达到数字j) =-1(j<ai 或者 dp[i][j-ai]≤0,即再加上一个第i种数也无法达到j 或者 当前和小于当前数) =dp[i][j-ai]-1(可以达到的情况) #include<iostream> #include<cstdio> #inc

【算法数据结构Java实现】Java实现动态规划(背包问题)

1.背景 追随着buptwusuopu大神的脚步,最近在研习动态规划.动态规划应该叫一种解决问题的思想,记得又一次去某公司面试就被问到了这个. 多于动态规划的理解,大致是这样的,从空集合开始,每增加一个元素就求它的最优解,直到所有元素加进来,就得到了总的最优解. 比较典型的应用就是背包问题,有一个重量一定的包,有若干件物品,他们各自有不同的重量和价值,怎样背才能取得最大价值. 错误的理解:去价值/重量比最大的物品多装(之前我也是这么想的,但是在背包重量一定的情况下这么做并不合理,范例很容易想到)

动态规划0-1背包问题

最近看了一些简单的动态规划方面的例题 在学习的过程中发现 有的问题虽然不难 但是第一次看还是会有些问题 所以把自己弄0-1背包的问题拿出来给大家分享 不喜勿喷 网上资源特别多 讲解什么的就算了 其他人画的图都不错 递推关系: 设所给0-1背包问题的最优值为m(i,j),即m(i,j)是背包容量为j,可选择物品为i,i+1,-,n时0-1背包问题的最优值.由0-1背包问题的最优子结构性质,可以建立计算m(i,j)的递归式: <!--[endif]--> 上式此时背包容量为j,可选择物品为i.此时