小偷的背包(0963)

ACM OJ 小偷的背包 设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…wn。问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 立即下载

设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…wn。问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。

Description:

第一行为物品重量S(整数); 第二行为物品数量n, 第三行为n件物品的重量的序列。

Input:

有解就输出“yes!”,没有解就输出“no!”。

Output:

1 20
2 5
3 1 3 5 7 9

Sample Input:

yes!


代码

#include<iostream>
using namespace std;
int a[100];
int fun(int w, int n)
{
    if (w == 0)return 1;
    if (w != 0 && n == 0)return 0;
    if (fun(w - a[n], n - 1))return 1;
    return fun(w, n - 1);
}
int main()
{
    int w, n;
    cin >> w >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> a[i];
    if (fun(w, n))
        cout << "yes!";
    else
        cout << "no!";
    return 0;
}
背包容量为T,有N件物品,重量分别为V1,V2V3......Vn,找出m件物品,使m件物品的重量正好等于T。 背包问题:背包容量为T,有N件物品,重量分别为V1,V2V3......Vn,找出m件物品,使m件物品的重量正好等于T。实验报告+详细代码 立即下载

相关推荐

0—1背包问题的动态规划法及回溯法

设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…wn。 问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。 如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 Input输入数据有多行,包括放入的物品重量为s,物品的件数n,以及每件物品的重量(输入数据均为正整数) 多组测试数据。 Output对于每个测试实例,若满足条件则输出“YES”,若不满足则输出“NO“ Sample Input 20 5 1 3 5 7 9 Sample Output YES

简单背包问题

题目描述 设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…wn。 问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。 如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 输入 输入数据有多行,包括放入的物品重量为s,物品的件数n,以及每件物品的重量(输入数据均为正整数) 多组测试数据。 输出 对于每个测试实例,若满足条件则输出“YES”,若不满足则输出“NO” 样例输入 20 5 1 3 5 7 9 样例输出 YES 思路: .

qq_45742932的博客 1869

KTransformers安装笔记 利用docker安装KTransformers

KTransformers安装笔记 利用docker安装KTransformers

guoqingru0311的博客 1562

背包问题(简单回溯)

设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n物品,重量分别为w1,w2,w3……wn。问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。如果有满足条件的选择,则此背包问题有解,否则此背包问题无解。 【input】 20 5 1 3 5 7 9 【output】 Yes 分析: 1.假定可以放入背包的总重量为S,物品总个数为n,当前已放入物品的总重量之和sumWeig...

xyqqwer的博客 1859

MoveIt避障规划实战:从点云到OctoMap的环境感知全流程

本文详细解析了MoveIt避障规划中从点云到OctoMap的环境感知全流程,重点介绍了深度相机选型、点云数据处理、OctoMap生成及避障规划参数调优等关键技术。通过实战案例展示了如何利用MoveIt和OctoMap实现机械臂在复杂环境中的高效避障,为工业自动化和服务机器人开发提供实用解决方案。

weixin_30417487的博客 569

数字IC后端新手必看:Innovus从安装到跑通第一个设计的完整流程(附常用命令清单)

本文为数字IC后端设计新手提供了Cadence Innovus工具的完整实战指南。详细介绍了从环境搭建、软件安装与许可证配置,到加载网表、库文件和约束,并逐步完成布局规划、单元布局、时钟树综合、布线及物理验证的核心使用流程。文章最后附有常用Tcl命令清单,帮助初学者快速上手并跑通第一个设计。

vscode5coder的博客 1239

SWUST.OJ 963: 小偷的背包

题目描述 设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…,wn。问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 输入 第一行为物品重量S(整数); 第二行为物品数量n, 第三行为n件物品的重量的序列。 输出 有解就输出”yes!“,没有解就输出”no!“。 样例输入 20 5 1 3 ...

xiaodaitongxue的博客 2084

AI辅助编程实战指南:从提示工程到开发环境搭建

大型语言模型(LLM)作为现代人工智能的核心技术,通过自然语言理解和生成能力,正在深刻改变软件开发范式。其原理基于海量代码和文本数据的预训练,能够根据上下文生成符合逻辑的代码片段和解决方案。这一技术的核心价值在于将开发者从繁琐的语法和基础逻辑编写中解放出来,提升开发效率与代码质量。在实际工程应用中,AI辅助编程已广泛应用于日常编码、代码调试、文档生成和系统设计等场景。其中,提示工程(Prompt Engineering)和检索增强生成(RAG)是两项关键技术:前者通过结构化、角色化的指令设计,引导AI生成更

weixin_26775679的博客 621

8.背包问题(栈和队列)

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么? 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 题目描述 设有n件物品,重量分别为w1,w2,w3,…,wn和一个能装载总重量为T的背包。请从n件物品中选择若干件使它们的重量之和小于等于T,并使价值最大,输出该最大价值。输入第一行为物品件数n和总重量T,后面各行为每件物品的重量和价值。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 输入 5 ...

xiejialin09的博客 1174

【笔记】2022.6.7 数据分析概论

已完结

SpriteNym的博客 1373

设备接入与APP(应用程序)接入华为云iotDA平台的详细操作步骤及获取方式

设备及APP(应用程序) 登录 IoTDA 平台所需的 入场与操作清单内容,提供逐项详细操作步骤和获取方式,并穿插贴士便于理解与实际操作落地。内容基于 华为云 IoTDA 控制台 和 IAM 控制台 的实际使用路径整理。

hy行者勇哥的博客 3060

SWUSTOJ#963: 小偷的背包(递归)

963: 小偷的背包 题目描述 1、w2、w3 等重物放大缩小字体功能 放大缩小,…,恩。问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 输入 第一行为物品重量S(整数); 第二行为物品数量n, 第三行为n件物品的重量的序列。 输出 有解就输出”yes!“,没有解就输出”no!“。 样例输入 20 5 1 3 5 7 9 样例输出 yes! 思路:枚举所有的情况,当s<W时向背包中装物品,s>W时

qq_50887722的博客 1137

SAP ABAP CO核心扩展-为企业定制ZCKM3N物料价格分析增强(CKM3 CKM3N CKM8N)

这篇文章,将为大家讲述物料价格分析扩展增强(ZCKM3N)的方法和原理,并基于CKM3N的视图之一“CV成本组件”,教大家如何一步步实现批量输出多工厂物料的物料价格分析报表。

SAP李斌,本人承诺所有原创文章均不使用任何AI生成技术,请大家放心阅读。 3986

西南科技大学OJ题 小偷的背包0963

小偷的背包 设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,...,wn。问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 输入 第一行为物品重量S(整数); 第二行为物品数量n, 第三行为n件物品的重量的序列。 输出 有解就输出”yes!“,没有解就输出”no!“。 样例...

1294

c#视觉应用开发中如何使用Emgu CV在C#中进行图像处理?

Emgu CV 是 OpenCV 的 .NET 包装器,可以让开发者在 .NET 语言(如 C#)中使用 OpenCV 的功能进行图像处理。在进行图像处理时,Emgu CV 提供了丰富的 API 可以使用。PictureBoxImageBox下面是一个详细的示例,演示如何使用 Emgu CV 在 C# 中进行基本的图像处理,包括加载图像、转换为灰度图像、进行边缘检测,然后显示结果。byte在这个示例中,我们使用了三个PictureBox控件来显示原始图像、灰度图像和边缘检测后的图像。

zhangzhechun的专栏 670

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【数据结构_动态规划_背包问题_0963】小偷的背包

通过递归找到当前最优解然后回朔; #include #include using namespace std; int bag[1005]; int dongtaiguihua(int s,int n) { if(s==0) return 1; else if(s0 && n==0)) return 0;//东西还没装完,已经没有剩余物件了; else if(dongtaigu

IronCarrot's Blog 1707

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

swustoj水王C语言,swust-oj - 源码下载|Windows编程|其他小程序|源代码 - 源码中国

A+B Problem(1156).txtAdding Reversed Numbers(0058).txtDelete Numbers(0700).txtHamming Distance(0056).txtJack's problem(0203).txtMaze Problem(0004).txtOptimal Services(0072).txtPipeline(0695).txtString...

weixin_39854369的博客 578

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

c语言swustoj括号匹配问题,swust-oj 西南科技大学oj练习题解 150+道 - 下载 - 搜珍网...

A+B Problem(1156).txtAdding Reversed Numbers(0058).txtDelete Numbers(0700).txtHamming Distance(0056).txtJack's problem(0203).txtMaze Problem(0004).txtOptimal Services(0072).txtPipeline(0695).txtString...

weixin_39517400的博客 1107

数据结构之SWUSTOJ963: 小偷的背包

题目: 思路: 此题就是将题目所给的数据进行入栈,大家可以从题目给的例子中发现,这是一个升序序列,入栈过后最大的数就在栈顶,每一次取出来的都是栈中最大的,每一次进行相加,如果加到大于s,那么就舍弃这个栈顶元素,出栈一次,继续循环加下面的元素,直到栈为空为止。 代码: #include<iostream> using namespace std; typedef struct Stack { int* data; int top; int capacity; }ST;/.

weixin_56054625的博客 626

动态规划(3):简单背包问题

简单背包问题一、问题描述二、解决方案(1):枚举三、解决方案(2):递归 一、问题描述 有一个背包,可以放入的重量为S,现在有N块金矿,重量分别为W1,W2,…,Wn,各重量均为正整数,从n件挑选若干件,使得放入背包的重量之和正好为S,若成功,则输出放入背包的物品,否则输出“Failed!” 二、解决方案(1):枚举 显然枚举所有中可能性,利用二进制的原理,1代表该物品被拿,0代表没有拿 //freopen("hao.txt","r",stdin); #include <iostream> #i

TSWorld 615

背包问题的求解

背包问题 问题描述: 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1,w2…wn.的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1+w2+…+wn=T,要求找出所有满足上述条件的解. 代码展示 import java.util.Arrays; public class Package { static class MyList { //定义Object类型的数组 Object[] data ; //统计变量,用于统计数组元素的真实个数

鵬哥的博客 695

SWUST OJ#963(小偷的背包问题与递归讲解)

递归前言 粽所粥汁,计算n的阶乘,斐波那契数列,汉诺塔问题,和二叉树,背包问题等,都可谓是递归的应用,经典之经典!那什么(๑•̌.•̑๑)ˀ̣ˀ̣是递归呢? 看,这就叫递“龟”,这篇博客写完了,哈哈! 好了(ง •̀_•́)ง,不开玩笑了,说正经的,为了让大家更好的理解,博主给大家讲一个故事吧!希望大家认真听~ 听懂了故事就弄懂了递归,从前有个小破站,站里有个新博主,新博主主动给大家讲故事,讲了什么故事呢?讲了从前有个小破站,站里有个新博主,新博主主动给大家讲故事,讲了什么故事呢?讲了从...

weixin_62268437的博客 1514

递归 -- 简单背包问题

Description 设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…wn。 问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。 如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。 knap( s, n) = ︳true, s= 0 ︳false, s&amp;lt; 0 ︳false, s&amp;gt; 0 且n&amp;lt;0 ︳knap( s, ...

这世界缤纷多彩 2390

2.4-课堂练习

1、输入一串以‘!’结束的字符,按逆序输出。(用递归做) #include <cstdio> void sort() { char ch; if((ch=getchar())!='!') { sort() ; putchar(ch); } return; } int main() { sort(); } 2、背包问题   问题:假设有n件质量分配为w1,w2,…,wn的物品和一个最多能装载总质量为T的背包,能否从这n件物品中选择若干件物品装入背包,使得被选物品的总

aa1506的博客 398
上一篇: 堆的判断(1098)
下一篇: phpcms_V9任意文件上传poc
soldier_wing
博客等级 码龄11年 36粉丝 13原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值