动态规划解0-1背包问题

Python算法题解:动态规划解0-1背包问题 概述 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。 定义 我们有 n 种物品,物品 j 的重量为wj,价格为pj。 我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。背包所能承受的最大重量为W。 如果... 阅读详情

题目如下:

试用动态规划的方法,求解0-1背包问题:有一背包,能装入物体总重量为C,有n个物体,重量为w1,w2,..,wn,价值分别为v1,v2,…vn。试求一种装载方案,使得背包装载的物体总价值最大。其中,C, w都是整数。

 

解题思路:

简单dp


	试用动态规划的方法,求解0-1背包问题: 有一背包,能装入物体总重量为C, 
有n个物体,重量为w1,w2,..,wn, 价值分别为v1,v2,…vn。试求一种装载方案,
使得背包装载的物体总价值最大。其中,C, w都是整数。*/
#include<stdio.h>
#define N 50

int max(int a,int b)
{
	return a>b?a:b;
}

void KnapSack(int n,int C,int w[],int m[])
{
	int i,j,V[N][N],x[N];
	for(i=0;i<=n;i++)
		V[i][0]=0;
	for(j=0;j<=C;j++)
		V[0][j]=0;
	
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		for(j=1;j<=C;j++)
		{
			if(j<w[i])
				V[i][j]=V[i-1][j];
			else
				V[i][j]=max(V[i-1][j],V[i-1][j-w[i]]+m[i]);
		}
	}
	j=C;
	for(i=n;i>0;i--)
	{
		if(V[i][j]>V[i-1][j])
		{
			x[i]=1;
			j=j-w[i];
		}
		else
			x[i]=0;			
	}

	printf("构成最大价值的物品是:");
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		if(x[i]!=0)
			printf("%d ",i);
	}
	printf("\n最大价值为:%d\n",V[n][C]);
}

void main()
{
	int w[N],m[N];
	int C,i,n;
	printf("请输入背包的容量:");
	scanf("%d",&C);
	printf("请输入物品的个数:");
	scanf("%d",&n);
	printf("请输入每个物品的质量和价值,以分号隔开\n");
	w[0]=m[0]=0;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		printf("第%d个物品的质量和价值分别为:",i);
		scanf("%d%d",&w[i],&m[i]);
	}
	KnapSack(n,C,w,m);
}


 


动态规划解0-1背包问题的实战教程 动态规划(Dynamic Programming,DP)算法是数学家和计算机科学家理查德·贝尔曼(Richard Bellman)在20世纪50年代提出的一种解决复杂问题的方法。它是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学等领域广泛使用的算法策略。0-1背包问题是一个典型的组合优化问题。在数学上,给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,在限定的总重量内,我们希望选择其中一部分,使得这部分物品的总价值最高,但不能超过背包所能承受的总重量。 阅读详情

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