完全背包问题:蒜头君的购物袋3

本文深入解析了完全背包问题,一种常见的动态规划问题。讨论了如何在无限数量的物品中选择,以达到在背包容量限制下价值最大化的目标。通过具体算法实现,展示了如何使用二维动态规划数组来解决该问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

完全背包问题:

当前有N种物品,第i种物品的体积是Ci,价值是Wi

每种物品的数量都是无限的,可以任意选择若干件,称之为完全背包问题

现在有容量为V的背包,放入若干物品,使总体积不超过V,并且总价值尽可能大。

for(int i=1;i<=n;i++){
    for(int j=c[i];j<=v;j++){
        dp[j]=max(dp[j-c[i]]+w[i],dp[j]);
    }
}
#include<iostream>
#include<cstdio>

using namespace std;

const int maxn=1e4+50;

int dp[maxn];
int vol[maxn],p[maxn];

int main()
{
    int n,v;
    scanf("%d%d",&n,&v);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d%d",&vol[i],&p[i]);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=vol[i];j<=v;j++){
            dp[j]=max(dp[j-vol[i]]+p[i],dp[j]);
        }
    }
    printf("%d\n",dp[v]);
    return 0;
}

 

内容概要:本文档是关于基于Tecnomatix的废旧智能手机拆解产线建模与虚拟调试的毕业设计任务书。研究内容主要包括:分析废旧智能手机拆解工艺流程;学习并使用Tecnomatix软件搭建拆解产线的三维模型,包括设备、输送装置等;进行虚拟调试以模拟各种故障情况,并对结果进行分析提出优化建议。研究周期为16周,涵盖了文献调研、拆解实验、软件学习、建模、调试和论文撰写等阶段。文中还提供了Python代码来模拟部分关键流程,如拆解顺序分析、产线布局设计、虚拟调试过程、故障模拟与分析等,并实现了结果的可视化展示。 适合人群:本任务书适用于机械工程、工业自动化及相关专业的本科毕业生,尤其是那些对智能制造、生产线优化及虚拟调试感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助学生掌握Tecnomatix软件的应用技能;②通过实际项目锻炼学生的系统建模和虚拟调试能力;③培养学生解决复杂工程问题的能力,提高其对废旧电子产品回收再利用的认识和技术水平;④为后续的研究或工作打下坚实的基础,比如从事智能工厂规划、生产线设计与优化等工作。 其他说明:虽然文中提供了部分Python代码用于模拟关键流程,但完整的产线建模仍需借助Tecnomatix商业软件完成。此外,为了更好地理解和应用这些内容,建议学生具备一定的编程基础(如Python),并熟悉相关领域的基础知识。
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