0-1背包问题

背包问题，是指从n件不同价值、不同重量物品中按一定的要求选取一部分物品，并使选中物品的价值之和为最大的问题。其形式化描述如下：给定一个物品集合s={1,2，…，n},物品i具有重量和价值。背包能承受的

0-1背包问题的3种详细解法和比较 详细讲解了0-1背包问题的动态规划 回溯法 分支界限法的解法 及其比较

0int bbKnapsack() { int i=1; int bestp=0; double up=bound(1); num=1; while(i!=n+1) { if(cw+element[i

算法设计与分析课程中，0-1背包问题的源代码。 m(i,j)是背包容量为j，可选择物品为1,2,3...i时0-1背包问题的最优值。

、用自底向上的动态规划算法解决背包问题。测试数据如下：物品（1，2，3，4，5），重量(3,2,1,4,5),价值（25，20，15，40，50）。承重量W=6。求解最佳子集。

1.理解回溯法算法的深度优先搜寻原理及一般应用。2.理解回溯法的解向量、解空间、子集树、排列树原理及基本应用。3.编程实现典型回溯算法，理解回溯思想，并对算法进行验证分析。

回溯算法0-1背包算法C++代码

详细描述了贪心算法，例子为0／1背包问题。 优化问题:贪心法常用于解优化问题。

完全版分支界限法求解背包问题，易于理解分支界限法0-1背包问题

算法设计实验报告，包括：动态规划法和回溯法求0-1背包问题的基本思想、时间复杂度分析，C++实现代码，运行结果截图，实验心得。