0-1揹包：問題描述，noip 2001 裝箱問題
有乙個箱子容量為
v（正整數，0＜＝
v＜＝20000
），同時有
n個物品（0＜
n＜＝30，每個物品有乙個體積（正整數）。要求n
個物品中，任取若干個裝入箱內，使箱子的剩餘空間為最小。
動態規劃考慮：容量為v的箱子，最多能裝多少單位體積的物品vmax,v-vmax即為
剩下最少的體積。
s[v]表示容積為v的箱子，最多能裝的物品體積
則對當前的物品m,動態轉移方程：
s[v]=max
實現：
for(i=0;i=w[i];j--)if(s[j-w[i]]+w[i]>s[j])
s[j]=s[j-w[i]]+w[i];
}
深度搜尋考慮：
深度搜尋：以乙個點為起點，向下搜尋，直到末尾節點為止。但是要注意，搜尋中節點回溯（即某個節點，在搜尋的過程中，可以新增，也可以不新增的情況處理）
#include #include /*
有乙個箱子容量為v（正整數，0＜＝v＜＝20000），同時有n個物品（0＜n＜＝30，
每個物品有乙個體積（正整數）。
要求n個物品中，任取若干個裝入箱內，使箱子的剩餘空間為最小。
這是乙個典型的0—1揹包型問題，可以採用搜尋（深搜）、動態規劃等方法
深度搜尋：以乙個點為起點，向下搜尋，直到末尾節點為止。但是要注意，搜尋中節點回溯
（即某個節點，在搜尋的過程中，可以新增，也可以不新增的情況處理）
*/int v,n,w[31],min;
int dfs(int k,int v) //深度搜尋
{ if(k>=n||v<=0) return 0; //搜尋結束的情況
int i,j;
for(i=k;i=0) //該節點在限制範圍內可以新增
{ if(v-w[i]
回溯 0 1揹包問題
回溯演算法的要點 1，針對所給問題，定義問題的解空間。2，確定容易搜尋的解空間的組織結構。3，通過剪枝優化搜尋過程。下面通過求解0 1揹包問題來分析使用回溯演算法的過程 1，根據問題的描述，設所有的物件數是n，對應的重量和價值分別為w 0 n 1 和v 0 n 1 於是這個問題就轉化成在這n件物件中...
回溯 01揹包問題
這裡再簡單寫一下問題要求 給定n中物品和乙個容量為c的揹包，物品i的重量為wi,其價值為vi,0 1揹包問題是如何選擇裝入揹包的物品 物品不可分割 使得裝入揹包的物品的價值為最大。1.題目分析 考慮到每種物品只有2 種選擇，即裝入揹包或不裝入揹包，並且物品數和揹包容量已給定，要計算裝入揹包物品的最大...
0 1揹包問題（回溯）
描述 需對容量為c 的揹包進行裝載。從n 個物品中選取裝入揹包的物品，每件物品i 的重量為wi 價值為pi 對於可行的揹包裝載，揹包中物品的總重量不能超過揹包的容量，最佳裝載是指所裝入的物品價值最高。輸入多個測例，每個測例的輸入佔三行。第一行兩個整數 n n 10 和c，第二行n個整數分別是w1到w...