01背包问题

问题描述:

   有N件物品和一个载重量为C的背包。第i件物品的重量是w[i],价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大。

问题特点:

   每种物品仅有一件,可以选择放或不放。(0:不放  1:放)

基本思路:

   用p[i][j]表示从i件物品中选择物品放入一个容量为j的背包中可以获得的最大价值。得到如下关系:

   1.p[i][0] = p[0][j] = 0 ··········· (1)

   2.p[i][j] = p[i - 1][j] (当j < w[i]) ············· (2)

      p[i][j] = max{p[i - 1][j], p[i - 1][j - w[i]] + v[i]} (当j > w[i])·············(3)

   以下解释这几个式子的含义。

   (1)式:当物品数量为0或者背包载重量为0时,显然最大价值为0.

   (2)式:当背包载重量j小于第i个物品的重量w[i]时,第i个物品无法装入背包,故此p[i][j] = p[i - 1][j]。

   (3)式:这是最关键的式子。当背包容量j大于第i个物品的重量w[i]时,产生两种选择:将第i个物品放进背包或不放进背包。由于只有两种情况,因此只需比较这两种情况下所取得的最大总价值,然后取较大者。max{···,···}中,p[i - 1][j]是不把第i件物品放进背包时所能获得的最大价值,p[i - 1][j - w[i]] + v[i]是把第i件物品放进背包时所能取得的最大价值。p[i - 1][j - w[i]] + v[i]这条式子如何理解?其实很简单。背包载重量为j,当把第i件物品放进背包时,用来容纳前i - 1件物品的容量只剩下j - w[i],p[i - 1][j - w[i]]就是前i - 1件物品在背包载重余量为j - w[i]的情况下所能取得的最大价值,再加上第i件物品的价值v[i],就得到把第i件物品放入背包时所能取得的最大价值。


参考题目:点击打开链接

转载于:https://www.cnblogs.com/cszlg/archive/2012/11/19/2910439.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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