package suanfa.dynamic;
/** * 0/1揹包問題 使用動態規劃的演算法進行實現
* @author bxh
* */
public class knapsackproblem ;
int value= ;
int target=10;
//二維陣列 記錄每個重量下的最大value值
int v=new int[value.length+1][target+1];
//二維陣列 記錄是否裝入揹包的物體狀態
int path=new int[value.length+1][target+1];
//將第一行和第一列置為0
for(int i=0;ij) else else }}
} //輸出重量圖
for(int i=0;i0&&j>0)
i--;
} system.out.println("在質量不超過"+target+"的情況下"+"最大的揹包價值為"+v[v.length-1][v[0].length-1]);; }
}
01揹包問題 （動態規劃演算法）
0 1 揹包問題 給定 n 種物品和乙個容量為 c 的揹包，物品 i 的重量是 wi，其價值為 vi 問 應該如何選擇裝入揹包的物品，使得裝入揹包中的物品的總價值最大？分析一波 面對每個物品，我們只有選擇拿取或者不拿兩種選擇，不能選擇裝入某物品的一部分，也不能裝入同一物品多次。解決辦法 宣告乙個 大...
01揹包問題 （動態規劃演算法）
題目 給定n種物品和乙個容量為v的揹包，物品i的體積是wi，其價值為ci。每種物品只有乙個 問 如何選擇裝入揹包的物品，使得裝入揹包中的物品的總價值最大？面對每個物品，我們只有選擇放入或者不放入兩種選擇，每種物品只能放入一次。我們用之前同樣的思路來走一遍試試 假設只剩下最後一件物品，我們有兩種選擇 ...
動態規劃演算法 01揹包問題
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每乙個解都對應於乙個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是，適合於用動態規劃求解的...