p1054 简单背包问题的递归解法

本文介绍了一个简单的背包问题,探讨了如何通过递归方法确定是否能从一组物品中选择若干件装满容量为s的背包。提供了完整的C++实现代码,并讨论了时间限制及递归逻辑。

背包问题
描述 Description
【问题描述】
  简单的背包问题。设有一个背包,可以放入的重量为s。现有n件物品,重量分别为w1,w2…,wn,(1≤i≤n)均为正整数,从n件物品中挑选若干件,使得放入背包的重量之和正好为s,找到解输出yes,无解输出no。
【输入格式】
  第一行是物品总件数和背包的载重量,第二行为各物品的重量。
【输出格式】
  各所选物品重量。
【输入样例】
  5 10
  1 2 3 4 5
【输出样例】
  yes
时间限制 Time Limitation
各个测试点1s

用weight[]表示各个物品的重量,heavy表示当前重量,h是当前物品数。
先把第h件物品放入背包中,如果此时刚好满了,就返回;否则继续寻找第h-1件的情况。
边界条件是 heavy=0->true heavy<0或 heavy>0且h<1(没有物品)。

#include<iostream>

using namespace std;

int n;

bool pd(int heavy,int* weight,int h)
{
    if(heavy==0) return true;
    if(heavy<0||(heavy>0&&h<1)) return false;
    if (pd(heavy-weight[h-1],weight,h-1))return true;
    else return (pd(heavy,weight,h-1));
}

int main()
{
    int m,w[1001]={0};
    cin>>n>>m;
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
    cin>>w[i];
    }    
    if (pd(m,w,n+1)) cout<<"yes";else cout<<"no";
}
### 0-1 背包问题递归解决方案 #### 定义与描述 0-1背包问题是组合优化中的经典难题之一。给定一组物品,每种物品具有一定的重量和价值,在限定总重量的情况下如何选择这些物品使得所选物品的价值之和最大。 #### 递归算法解释 对于每一个物品有两种情况:要么放入背包中;要么不放。如果当前考虑的是第`i`件物品,则可以表示成如下两种状态转移方程: - 如果该物品被选取,则剩余容量减少其对应的体积,并加上此物的价值; - 若未选取则保持原有最佳解不变。 这种思路可以通过递归来实现,即通过不断缩小子问题规模直到遇到最小子问题为止[^1]。 #### Python 实现代码 下面是一个简单的Python函数来展示这一过程: ```python def knapSack(W, wt, val, n): # Base Case if n == 0 or W == 0 : return 0 # If weight of the nth item is more than Knapsack capacity W, # then this item cannot be included in the optimal solution if (wt[n-1] > W): return knapSack(W, wt, val, n-1) # Return the maximum value between two cases: # (1) nth item not included # (2) nth item included else: return max(val[n-1] + knapSack(W-wt[n-1], wt, val, n-1), knapSack(W, wt, val, n-1)) # Test case data from reference material [^2] val = [60, 100, 120] wt = [10, 20, 30] W = 50 n = len(val) print(knapSack(W, wt, val, n)) ``` 上述程序定义了一个名为 `knapSack()` 的函数用于计算最优解的最大值。这里采用了自顶向下的方法构建了解决方案树并最终返回最高可能获得的价值。
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