01背包问题省空间的)

动态规划之01背包问题,cpp示例代码,经测试,编译通过,可直接使用。 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和

该程序使用了动态规划算法成功的解决了经典的0——1背包问题！

0-1背包问题算法研究，武燕，谢刚，0-1背包问题（KnapsackProblem，简称KP）是算法设计分析中的经典问题，具有广泛的实际应用背景。本文首先介绍了什么是0-1背包问题，接着

面对每个物品,我们只有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,也不能装入同一物品多次。把物品随机排成一排,标记为1、 2、 3......,从1号物品开始依次判断是否装包,面对当前物品有

河北工业大学计算机科学与软件学院 算法分析与设计实验 报告 实验0/1 背包问题 姓名 学号 班级 "0-1"背包问题的动态规划算法 一 实验目的与要求 熟悉 C/C++语言的集成

01背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。

背包问题的贪心算法，背包问题 ---- * 已知有n种物品和一个可容纳M重量的背包，每种物品i的重量是w[i]。假定将物品i的一部分x[i]放入背包就会得到p[i]x[i]的效益，这里， * 0

本代码大量注释，便于理解。回溯法解决01背包问题，相对于动态规划来说，我们首先得了解问题的解空间，了解解空间的组织结构，最后搜索解空间，其中加入约束条件和限界条件是关键，否则就是穷举了。

0/1背包问题是学习动态规划算法最经典的例子Java代码实现0/1背包问题代码里有详细的注释，比较好理解

算法实验中用动态规划法解0-1背包问题，这里提供了源代码，仅供参考