NOJ1308 背包问题 (背包记录路径)

本文介绍了一种解决0-1背包问题的方法,不仅求出了最大价值,还详细记录了选择哪些物品的过程。通过使用动态规划和状态转移方程,实现了对最优解的高效计算,并通过回溯找到了具体选择的物品。此方法适用于资源分配、优化问题等领域。

题目描述:

0-1背包,在求出最大价值的同时求出选了哪几个。用了就用1表示输出,没用就输出0。


输入样例

5 10
6 3 5 4 6
2 2 6 5 4

输出样例

15(最大价值)
1 1 0 0 1 (选了第一个第二个和第五个)


解题思路:我们先用二维数组来看记录路径这个任务。

记录路径的一般思路是:记录下每个状态的最优值是由状态转移方程的哪一项推出来的。换句话说,记录下它是由哪一个策略推出来的。便可根据这条策略找到上一个状态,从上一个状态向前推即可。

详细的过程见代码。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 20;
int v[maxn];
int p[maxn];
int dp[maxn][maxn];
int used[maxn];
int main()
{
    mems
### 关于货运优化问题的解决方案 货运优化问题是典型的运筹学领域中的经典问题之一,通常涉及路径规划、装载分配以及资源调度等多个方面。以下是针对该类问题的一些常见解决方法及其适用场景: #### 动态规划的应用 动态规划可以用于求解某些特定类型的货运优化问题,尤其是当问题具有重叠子问题和最优子结构性质时[^1]。通过存储中间状态的结果,能够有效减少重复计算带来的开销。然而,在实际应用中需要注意其较高的空间复杂度可能成为瓶颈。 对于简单的货物配送路线选择或者最小成本运输等问题,如果规模不大,则可以直接采用基于表的状态转移方程实现方案;但如果涉及到更多约束条件(如时间窗口限制),则需进一步扩展模型框架。 #### 数学建模的重要性 正如提到的部分NOJ题目更侧重考察数学能力而非单纯编码技巧一样[^2],在处理复杂的物流网络设计或是多目标决策分析时,构建合理的数学表达形式显得尤为重要。例如线性规划(LP)或整数线性规划(ILP)经常被用来表示这类问题,并借助专门软件包求得近似全局最优解。 另外值得注意的是,并非所有现实世界里的情况都能完美映射到理论模型上去——有时候为了简化假设而忽略掉一些细节因素可能会导致最终得出结论偏离实际情况较远。因此,在建立任何抽象层次上的描述之前,应该仔细权衡各种影响要素之间的关系。 #### 实际案例讨论 根据所给定的信息来看,虽然整体评价褒贬不一[^3],但从第81至90号题目的描述可以看出它们或许包含了相对更具挑战性的实例。“危险组合”这一名称暗示可能存在某种风险评估机制需要融入进去考虑。如果是这样的话,那么除了常规意义上的效率指标之外,安全性也将成为一个不可忽视的关键维度。 下面给出一段伪代码作为示范如何利用贪心策略初步筛选符合条件的一组候选集后再运用精确算法寻找确切答案: ```python def greedy_selection(items, capacity): items.sort(key=lambda x: x.value / x.weight, reverse=True) total_value = 0 remaining_capacity = capacity selected_items = [] for item in items: if item.weight <= remaining_capacity: selected_items.append(item) total_value += item.value remaining_capacity -= item.weight return (selected_items, total_value) # 假设存在一个函数 exact_algorithm 可以接收上述预处理后的数据继续深入探索... ``` 此片段仅展示了一个方向而已,具体还需视乎业务需求定制化调整逻辑流程。 ---
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