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[算法描述]0-1背包问题是子集选取问题。一般情况下，0-1背包问题是NP完全问题。0-1背包问题的解空间可以用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与解装载问题的回溯法十分相似。在搜索解空间树时，只要其左儿子节点是一个可行的节点，搜索就进入其左子树;而当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树搜索，否则将右子树剪去。设r是当前剩余物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r<=bestp时，可剪去右子树。计算右子树中解的上界的更好的办法是，将剩余物品依其单位重量价值排序，然后依

问题描述：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c。问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包的物品总价值最大？

问题描述：n个作业{1,2,3....,n}要在两台机器M1,M2组成的流水线上加工完成。每个作业的加工顺序都是先在M1上加工，然后在M2上作业加工。M1，M2加工作也i所需的时间分别为ai和bi(1<=i<=n)。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。一个最优调度应该使机器M1没有空闲时间，且机器M2的空闲时间最少，一般情况下，机器M2上会出现 机器空闲 和 作业积压 两种情况。用m(a,b

分治法基本思想：将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立（区别于动态规划）且与原问题相同。递归解决这些子问题，然后将各子问题的解合并（不存在相互利用）得到原问题的解。下面以求π的前200位众数为例，来理解一下吧！问题描述：1. 给定含有n个元素的多重集合S，每个元素在S中出现的次数称为该元素的重数。多重集S中重数最大的元素称为众数。例如，S={1,2,2,2,3,5}，S的众数是2，重数是3。设计算法计算对于给定的由n个自然数组成的多重集S的众数及其重数。要求：从inp

两个矩阵相乘：设A为ra*ca的矩阵，B为rb*cb的矩阵，C=A*B，求C首先数组a[ra][ca]、b[rb][cb]、c[r][c]分别存储矩阵A，B，C(r=ra,cb=c)if(ca!=rb) 两个矩阵不能相乘，else A的第一行与B的第一列对应位置相乘再相加void MatrixMultiply(int **a,int **b,int **c,int ra,int ca,int rb, int cb){ //矩阵相乘 if(ra != cb) ....