数据结构 背包问题

数据结构背包问题
数据结构背包问题
1、引言
背包问题是一个经典的组合优化问题，在计算机科学和算法设计中具有重要意义。

该问题的基本形式是：给定一个背包的容量和一组物品，每个物品都有自己的重量和价值。

目标是使得背包装下的物品总价值最大化，且不能超过背包的容量限制。

2、背包问题的分类
2.1 0/1背包问题
2.2 完全背包问题
2.3 多重背包问题
2.4 无界背包问题
3、0/1背包问题
3.1 问题描述
3.2 动态规划解法
3.3 回溯法解法
3.4 贪心算法解法
4、完全背包问题
4.1 问题描述
4.2 动态规划解法
4.3 贪心算法解法
5、多重背包问题
5.1 问题描述
5.2 动态规划解法
5.3 背包价值估价法解法
6、无界背包问题
6.1 问题描述
6.2 贪心算法解法
6.3 分数背包问题解法
7、附件
本文档所涉及的附件包括示例代码、实验数据和相关论文。

8、法律名词及注释
8.1 背包问题：在法律术语中，背包问题指的是一类组合优
化问题，涉及资源分配、货物装载等方面。

根据不同限制条件的不同，背包问题又分为多种类型。

8.2 0/1背包问题：背包中的物品要么被选中要么不被选中，不能部分选中。

8.3 完全背包问题：背包中的物品可以被选中多次。

8.4 多重背包问题：背包中的物品有一定数量限制。

8.5 无界背包问题：背包中的物品数量无限制。

8.6 动态规划：动态规划是一种解决多阶段最优化决策问题
的数学方法，通过将问题分解为子问题，并利用子问题的最优解来
构造全局最优解。

8.7 贪心算法：贪心算法是一种通过每一步选择局部最优解，并希望最终达到全局最优解的算法。