《算法笔记》4.3小节——算法初步->递归 问题 C: 神奇的口袋

博客围绕神奇口袋问题展开,口袋容积为40,John有n个物品,每个物品有对应体积,需从这些物品中选,使总体积为40。输入包含物品数目n及各物品体积,输出为不同的选择物品的方式数目。

问题 C: 神奇的口袋

时间限制 : 1.000 sec 内存限制 : 32 MB

题目描述

有一个神奇的口袋,总的容积是40,用这个口袋可以变出一些物品,这些物品的总体积必须是40。John现在有n个想要得到的物品,每个物品的体积分别是a1,a2……an。John可以从这些物品中选择一些,如果选出的物体的总体积是40,那么利用这个神奇的口袋,John就可以得到这些物品。现在的问题是,John有多少种不同的选择物品的方式。

输入

输入的第一行是正整数n (1 <= n <= 20),表示不同的物品的数目。接下来的n行,每行有一个1到40之间的正整数,分别给出a1,a2……an的值。

输出

输出不同的选择物品的方式的数目。

样例输入
2
12
28
3
21
10
5
样例输出
1
0
#include <iostream>

using namespace std;

bool hashtable[41];
int data[41];
int n;
int sum = 0;
int count = 0;

void dfs(int m) {
    if (sum > 40) {
        return;
    } else if (sum == 40 and m <= n) {
        count++;
        return;
    } else if (m == n)
        return;
    for (int i = m; i < n; ++i) {
        if (!hashtable[i]) {
            hashtable[i] = true;
            sum += data[i];
            dfs(i + 1);
            sum -= data[i];
            hashtable[i] = false;
        }
    }
}

int main() {

    while (cin >> n) {
        count = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            cin >> data[i];
        dfs(0);
        cout << count << endl;
        sum = 0;
    }
    return 0;
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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