01背包问题

本文详细解析了01背包问题的递归算法实现过程,并通过一个C语言程序示例介绍了如何计算背包能装载物品的最大价值及对应的装载方案。
 1 //01背包问题
 2 #include <stdio.h>
 3 int w[20];    //重量
 4 int p[20];    //价值 
 5 int c[20];    //选择
 6 int bag;    //背包承重
 7 
 8 int select(int m,int b)
 9 {
10     //有m个物品,背包还能承重b,第m个物品拿还是不拿?
11     //如果拿,则总价值为v1=select(m-1,b-w[m])+p[m]
12     //如果不拿,则总价值为v0=select(m-1,b)
13     int v1,v0;
14     
15     /* 边界:
16     1. m=0,到了第一个物品,则只需要考虑还能不能拿得下 
17     2. 背包的剩余承重b 小于 第m个物品的重量w[m],第m个物品肯定不拿
18     */ 
19     if(m==0)
20     {
21         if(b>=w[m])
22         {    
23             c[m]=1;
24             return p[m];
25         }
26         else 
27         {
28             c[m]=0;
29             return 0;
30         }
31     }
32     
33     if(b<w[m]) 
34     {
35         c[m]=0;
36         return select(m-1,b);
37     }
38     
39     v1=select(m-1,b-w[m])+p[m];
40     v0=select(m-1,b);
41     //比较拿与不拿后的总价值,再做出决定
42     if(v0>v1)
43     {
44         c[m]=0;
45         return v0=select(m-1,b);
46     }
47     else
48     {
49         c[m]=1;
50         return v1=select(m-1,b-w[m])+p[m];
51     }
52 }
53 
54 int main()
55 {
56     int i,n;
57     printf("请输入物品数量:");
58     scanf("%d",&n);
59     printf("请输入背包最大承重:");
60     scanf("%d",&bag);
61     printf("请输入每件物品的重量:\n");
62     for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&w[i]);
63      printf("请输入每件物品的价值:\n");
64     for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&p[i]);
65     
66     printf("能获得的最大价值为:%d\n方案为:\n",select(n-1,bag));
67     for(i=0;i<n;i++)
68         printf("%d ",c[i]);
69     printf("\n");
70     return 0;
71 } 
72  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zandbin/p/5335913.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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