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
算法作业的一道题,包括JAVA源代码和详细的说明文档
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
Divide and seek law for 01 backpack problem c language
利用MATLAB退火算法解决0-1背包问题。数据直接在主函数内,如有需要,直接替换即可
基于遗传算法求解0,1背包问题,以遗传算法对求解0.1背包问题进行优化,优化计算时间等。。
01背包问题,四种方法(动态规划、贪心、回溯、分支限界)
文档详细地解释了动态规划法解决01背包问题,包括算法设计思想、算法改进思想、存储结构、算法实现,是一篇来自计算机读报的文章,适合各位对动态规划存在疑问的同学好好品读。
