最小重量机器设计问题(回溯)

本文介绍了一个回溯算法的应用案例,该算法用于在给定机器部件重量和价格的情况下,寻找总价不超过预设成本的最小重量机器设计方案。通过构建n层m叉子集树并采用剪枝策略,算法有效地减少了搜索空间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述:

       设某一机器由n个部件组成,每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。设 wij 是从供应商j 处购得的部件i的重量,cij 是相应的价格。

试设计一个回溯算法,对于给定的机器部件重量和机器部件价格,计算总价格不超过c的最小重量机器设计。

算法思想:

     n层m叉子集树问题。部件有n个,供应商有m个,分别用w[i][j]和c[i][j]存储从供应商j 处购得的部件i的重量和相应价格,cost为总价格的上限。利用tempc+c[t][i]<=cost进行剪枝,若是到最后一层时,tempw小于之前得到的minw,则对minw和各部件供应商best[n]进行更新。

     

参考代码如下:

#include<stdio.h>

#define N 100

int w[N][N];
int c[N][N];
int best[N],x[N];
int n,m;
int cost;
int tempw=0,tempc=0,minw=10000;

void traceback(int t){
	
	if(t > n){
		minw = tempw;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			best[i] = x[i];
		}
	}
	for(int i=1;i<=m;i++){
		if(tempw+w[t][i]<minw&&tempc+c[t][i]<=cost){
			x[t] = i;
			tempw += w[t][i];
			tempc += c[t][i];
			traceback(t+1);
			tempw -= w[t][i];
			tempc -= c[t][i];
		}
	}
}
int main(){
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&cost);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			scanf("%d",&w[i][j]);
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			scanf("%d",&c[i][j]);
		}
	}
	traceback(1);
	printf("%d\n",minw);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		printf("%2d",best[i]);
	}
	return 0;
} 


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