回溯法之最少重量机器设计问题

本文介绍了一种解决机械组装问题的回溯算法实现,通过定义类`MinMechine`,并使用`Backtrack`函数进行搜索,寻找在价格上限内达到最轻重量的组装方案。代码详细展示了如何读取部件数量、供应商数量、价格上限等参数,并通过输入部件的重量和价格来求解最优解。

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#include<iostream>#include<cstdio>using namespace std;#define  Z 100class MinMechine{    friend  void Mechine();    private:      void Backtrack(int t);      int N;    //部件个数      int M;    //供应商个数      int d;    //价格上限      int cw;   //当前的重量      int cc;   //当前花费      int bestw;//当前最小重量      int w[Z][Z];   // 部件重量      int c[Z][Z];   // 部件价格      int bestx[Z];   //最优解      int x[Z];      //当前解    public:      void Print();};void MinMechine::Backtrack(int t){//搜索t第层    int i,j;    if(t>N)//到达叶子节点    {        if(cw<bestw||x[t]==-1)        {            bestw = cw;            for(j=1;j<=N;j++)            {                bestx[j] = x[j];            }        }        return;    }    else    {        for(i=1;i<=M;i++)        {            if(cc<=d&&cw<bestw)            {                cw+=w[t][i];                cc+=c[t][i];                x[t]=i;                Backtrack(t+1);cw-=w[t][i];                cc-=c[t][i];                x[t]=-1;            }        }    }}void Mechine(){    int i,j;    MinMechine m;    m.cw=0;    m.bestw=100000;    m.cc=0;    scanf("%d %d %d",&m.N,&m.M,&m.d);    for(i=1;i<=m.N;i++)    {        for(j=1;j<=m.M;j++)        {            scanf("%d",&m.c[i][j]);        }    }    for(i=1;i<=m.N;i++)    {        for(j=1;j<=m.M;j++)        {            scanf("%d",&m.w[i][j]);        }    }    for(j=1;j<=m.N;j++)    {        m.x[j]=-1;    }    m.Backtrack(1);    printf("%d\n",m.bestw);    for(i=1;i<=m.N;i++)    {        printf("%d ",m.bestx[i]);    }}int main(){    Mechine();    return 0;} 


 

           

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内容概要:该白皮书由IEEE布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)与核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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