0-1背包,完全背包,多重背包

本文深入探讨了背包问题的不同类型,包括0-1背包、完全背包和多重背包问题的算法实现,通过具体的代码示例展示了如何解决这些问题,适用于算法初学者和进阶者。

小P寻宝记——粗心的基友
Problem Description
这对好基友他们在经历无数的艰难险阻后,终于找到了宝藏。无奈的是这一对好基友竟然是一样的粗心,又忘记了带一个大一点的包包,可惜啊、、选择又出现了啊、、
已知包的体积是v,每种宝贝只有一个,宝贝的体积是pi,价值是wi。求出这对粗心的基友可以最多带走价值多少的宝藏。
Input
输入数据有多组。
每组第一行有两个正整数n(n <= 10000)和v(v <= 10000)分别表示n种宝贝和包的体积。
接下来n行,每行有两个正整数vi, wi。
分别表示每种宝藏的体积vi (vi<=1000),价值wi(wi<=1000)。
Output

这对基友所能带走的最多的宝藏。
Sample Input
5 10
1 5
2 4
3 3
4 2
5 1

Sample Output
14
0-1背包问题

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int max(int a,int b)
{
    if(a>b)return a;
    else return b;
}
int main()
{
    int n,V,v[10001],w[10001],i,j,dp[10001];
    while(scanf("%d%d",&n,&V)!=EOF)
    {
        memset(v,0,sizeof(v));
        memset(w,0,sizeof(w));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%d%d",&v[i],&w[i]);
        }
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            for(j=V; j>=v[i]; j--)
            {
                if(j>=v[i])
                {
                    dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]);
                }
            }
        }
        printf("%d\n",dp[V]);
    }
    return 0;
}

完全背包问题
小P寻宝记——好基友一起走
Problem Description

			话说,上次小P到伊利哇呀国旅行得到了一批宝藏。他是相当开心啊,回来就告诉了他的好基友小鑫,于是他们又结伴去伊利哇呀国寻宝。

这次小P的寻宝之路可没有那么的轻松,他们走到了一个森林,小鑫一不小心被触发了机关,被困在了一个大笼子里面,笼子旁边上有一道题目和一个密码锁,上面说只要解出此题输入密码即可救出被困人。小鑫不是很聪明,所以他做不出来,他知道小P很笨,更解不出来。所以他就让小P独自回去,不用管他。但是小P重情重义不会抛弃他离去。他说:“不,好基友一起走!”。于是就感动了上帝,上帝特派你来替他们解决问题。聪明的你要加油了啊!
题目描述:给你n种物品和一个体积为v的包包。每种物品有无数种,体积是vi价值是wi。求出包包v所能装的最大价值的东西。
Input

多组输入。第一行有两个正整数n(0<n<=10000), v(0<v<= 10000)。接下来两行每行有n个数字。第一行表示每种物品的价值wi(0<wi<100),第二行表示每种物品的体积vi(0<vi<100)。
Output

输出最多可以得到的价值。输出结果救出小鑫。
Sample Input

5 20
1 2 3 4 5
2 6 3 5 4

Sample Output
25

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int max(int a,int b)
{
    if(a>b)return a;
    else return b;
}
int main()
{
    int n,V,v[10001],w[10001],i,j,dp[10001];
    while(scanf("%d%d",&n,&V)!=EOF)
    {
        memset(v,0,sizeof(v));
        memset(w,0,sizeof(w));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%d",&w[i]);
        }
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%d",&v[i]);
        }
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            for(j=1; j<=V; j++)
            {
                if(j>=v[i])
                {
                    dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]);
                }
            }
        }
        printf("%d\n",dp[V]);
    }
    return 0;
}

B - 最少硬币问题
Description
设有n种不同面值的硬币,各硬币的面值存于数组T[1:n]中。现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins[1:n]中。
对任意钱数0≤m≤20001,设计一个用最少硬币找钱m的方法。
对于给定的1≤n≤10,硬币面值数组T和可以使用的各种面值的硬币个数数组Coins,以及钱数m,0≤m≤20001,计算找钱m的最少硬币数。
Input
输入数据第一行中只有1个整数给出n的值,第2行起每行2个数,分别是T[j]和Coins[j]。最后1行是要找的钱数m。
Output
输出数据只有一个整数,表示计算出的最少硬币数。问题无解时输出-1。
Sample
Input
3
1 3
2 3
5 3
18
Output
5
大概是多重背包(?)

#include <stdio.h>
#include <memory.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;

int main()
{
    int i,j,k,n,x,t[11],c[11],dp[20022];
    cin>>n;
    for(i=0; i<n; i++)
    {
        cin>>t[i]>>c[i];
    }
    cin>>x;
    memset(dp,INF,sizeof(dp));
    dp[0]=0;
    //有件数和0-1背包的组合
    for(i=0;i<n;i++)//每个物品
    {
        for(k=1;k<=c[i];k++)//件数
        {
            for(j=x;j>=0;j--)//容量
            {
                if(j>=t[i])
                {
                    dp[j]=min(dp[j],dp[j-t[i]]+1);
                }
            }
        }
    }
    if(dp[x]<INF)
    cout<<dp[x]<<endl;
     else cout<<"-1"<<endl;
    return 0;
}

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为01之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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