求解最小机器重量设计问题

最新推荐文章于 2025-05-26 16:40:01 发布

liuxiaocs7

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分类专栏：算法设计与分析

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本文介绍了一种使用回溯法解决机器设计问题的方法，旨在寻找满足特定约束条件下的最优设计方案。通过定义一系列参数如部件编号(n)、供应商编号(m)及总价格限制(d)，并采用二维数组记录各部件由不同供应商提供的重量(w)和成本(c)，最终实现了在限定条件下求得最小总重量的目标。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

#include <iostream>
using namespace std;
int n; //部件的编号
int m; //供应商编号
int d; //总价格的限制
int w[100][100] = {0};
int c[100][100] = {0};
int sum = 10000; //总重量
int currentWeight = 0; //当前重量
int currentPrice = 0;  //当前费用
int x[100] = {0};
int best[100] = {0};

void backtrack(int i)
{
	if(i >= n)
	{
		if(currentWeight < sum)
		{
			sum = currentWeight; //更新
			for(int j=0; j<n; j++)
			{
				best[j] = x[j]; //最佳选择序列
			}
		}
		return;
	}
	for(int j=0; j<m; j++)
	{
		currentWeight += w[i][j];	//第i个物品的第j个供应商提供的重量
		currentPrice += c[i][j];
		if(currentWeight<=sum && currentPrice<=d)	//当前价格不超过d，剪枝
		{
			x[i] = j;  //标识第i个物品选的是哪一个供应商
			backtrack(i+1); //看下一个物品
		}
		currentWeight -= w[i][j];	//将该物品拿出来
		currentPrice -= c[i][j];
	}
}
int main()
{
	cin >> n >> m >> d;
	for(int i=0; i<n; i++)
	{
		for(int j=0; j<m; j++)
		{
			cin >> w[i][j];
		}
	}

	for(int i=0; i<n; i++)
	{
		for(int j=0; j<m; j++)
		{
			cin >> c[i][j];
//			sum += c[i][1];
		}
	}

//	for(int i=0; i<n; i++)
//	{
//		for(int j=0; j<m; j++)
//		{
//			cout << " " <<w[i][j] << " " << c[i][j];
//		}
//		cout << endl;
//	}
	backtrack(0);
	bool flag = true;
	for(int i=0; i<n; i++)
	{
		if(flag)
		{
			cout << best[i] + 1;
			flag = false;
		}
		else
		{
			cout << " " << best[i] + 1;
		}
	}
//		cout << best[i]+1 << " ";
	cout << endl;
	cout << sum << endl;


	return 0;
}