背包问题C语言程序设计

合集下载

遗传算法的01背包问题c语言

遗传算法的01背包问题c语言

遗传算法的01背包问题(c语言)基于遗传算法的0-1背包问题的求解摘要:一、前言组合优化问题的求解方法研究已经成为了当前众多科学关注的焦点,这不仅在于其内在的复杂性有着重要的理论价值,同时也在于它们能在现实生活中广泛的应用。

比如资源分配、投资决策、装载设计、公交车调度等一系列的问题都可以归结到组合优化问题中来。

但是,往往由于问题的计算量远远超出了计算机在有效时间内的计算能力,使问题的求解变为异常的困难。

尤其对于NP完全问题,如何求解其最优解或是近似最优解便成为科学的焦点之一。

遗传算法已经成为组合优化问题的近似最优解的一把钥匙。

它是一种模拟生物进化过程的计算模型,作为一种新的全局优化搜索算法,它以其简单、鲁棒性强、适应并行处理以及应用范围广等特点,奠定了作为21世纪关键智能计算的地位。

背包问题是一个典型的组合优化问题,在计算理论中属于NP-完全问题,其n O(2),传统上采用动态规划来求解。

设w[i]是经营活动 i 所需计算复杂度为要的资源消耗,M是所能提供的资源总量,p[i]是人们经营活动i得到的利润或收益,则背包问题就是在资源有限的条件下,追求总的最大收益的资源有效分配问题。

二、问题描述背包问题( Knapsack Problem)的一般提法是:已知n个物品的重量(weight)p?00w?,背包的容量(及其价值(或收益profit)分别为contain)假和i i c?0,如何选择哪些物品装入背包可以使得在背包的容量约束限制之设设为i内所装物品的价值最大?该问题的模型可以表示为下述0/1整数规划模型:n?x)x?c,?,xf max(x目标函数:ii12n1?i遗传算法的01背包问题(c语言)?p?wx?s.t iii?(*)1?i?x?{0,1}(i?1,2,?n)?i xx?1x?0时n?则表示不将为0-1决策变量,时表示将物品装入背包中,式中i iii其装入背包中。

三、求解背包问题的一般方法解决背包问题一般是采取动态规划、递归回溯法和贪心方法。

c语言部分背包问题的算法设计

c语言部分背包问题的算法设计

很高兴能为您提供文章撰写服务。

在开始撰写的过程中,我将按照您的要求,以深度和广度兼具的方式来探讨c语言部分背包问题的算法设计。

第一部分:背包问题的概念和分类1. 背包问题是指在给定的一组物品中选择合适的物品装入背包,使得背包的容量最大化或价值最大化的问题。

在算法设计中,背包问题有0-1背包、完全背包、多重背包等不同的分类。

2. 0-1背包问题是指每种物品只能选择一次放入背包,而完全背包问题则是每种物品可以选择多次放入背包。

第二部分:c语言中的背包问题算法设计1. 对于0-1背包问题,可以采用动态规划的方法进行解决。

具体的算法设计包括定义状态转移方程、初始化数组、填表和回溯等步骤。

2. 完全背包问题的算法设计也可以采用动态规划的方法,但在状态转移方程的定义和填表的过程中需要做出相应的调整。

第三部分:c语言中的背包问题算法实现1. 0-1背包问题的算法实现可以通过c语言的数组和循环结构来实现状态转移方程的计算和填表过程。

2. 完全背包问题的算法实现与0-1背包问题类似,但针对每种物品可以选择多次放入背包的特点需要做出相应的改进。

第四部分:个人观点和总结在我看来,c语言部分背包问题的算法设计是一项具有挑战性和实用性的工作。

通过深入理解不同类型的背包问题,并结合动态规划的算法设计和实现,可以有效解决实际生活和工作中的背包优化问题。

掌握c 语言中背包问题的算法设计和实现,不仅可以提升自身的编程能力,也可以为解决实际问题提供有力的支持。

以上是我根据您提供的主题对c语言部分背包问题的算法设计进行的基本介绍和探讨。

希望这些内容能够满足您对文章的要求,如果有其他方面需要补充或修改,还请您及时提出。

期待您的反馈和意见,谢谢!在c语言中,背包问题是一种常见的算法设计问题,涉及到动态规划和数组的运用。

背包问题可以分为0-1背包、完全背包、多重背包等不同类型,每种类型的背包问题都有其特定的算法设计和实现方法。

在本文中,我们将进一步探讨c语言中背包问题的算法设计和实现,并对算法的效率和实际应用进行分析和总结。

背包问题-C语言实现

背包问题-C语言实现

背包问题-C语⾔实现0-1背包问题参考:动态规划解法借个图助于理解从背包容量为0开始,1号物品先试,0,1,2,的容量都不能放.所以置0,背包容量为3则⾥⾯放4.这样,这⼀排背包容量为 4,5,6,....10的时候,最佳⽅案都是放4.假如1号物品放⼊背包.则再看2号物品.当背包容量为3的时候,最佳⽅案还是上⼀排的最价⽅案c为 4.⽽背包容量为5的时候,则最佳⽅案为⾃⼰的重量5.背包容量为7的时候,很显然是5加上⼀个值了。

加谁??很显然是7-4=3的时候.上⼀排 c3的最佳⽅案是4.所以。

总的最佳⽅案是5+4为9.这样.⼀排⼀排推下去。

最右下放的数据就是最⼤的价值了。

(注意第3排的背包容量为7的时候,最佳⽅案不是本⾝的6.⽽是上⼀排的9.说明这时候3号物品没有被选.选的是1,2号物品.所以得9.)[cpp]1. #include<stdio.h>2.3. int f[10][100];4. //构造最优矩阵5. void package0_1(int *w,int *v,int n,int c)6. {7. int i,j;8. //初始化矩阵9. for(i=1;i<=n;i++)10. f[i][0] = 0;11. for(j=1;j<=c;j++)12. f[0][j] = 0;13.14. for(i=1;i<=n;i++)15. {16. for(j=1;j<=c;j++)17. {18. //当容量够放⼊第i个物品,并且放⼊之后的价值要⽐不放⼤19. if(w[i] <= j && f[i-1][j-w[i]] + v[i] > f[i-1][j])20. {21. f[i][j] = f[i-1][j-w[i]] + v[i];22. }else23. f[i][j] = f[i-1][j];24. }25. }26. printf("最⼤价值: %d \n",f[n][c]);27. }28.29. //构造最优解30. void getResult(int n,int c,int *res,int *v,int *w)31. {32. int i,j;33. j = c;34. for(i=n;i>=1;i--)35. {36. if(f[i][j] != f[i-1][j])37. {38. res[i] = 1;39. j = j - w[i];40. }41. }42. }43.44. void main()45. {46. int w[6] = {0,2,2,6,5,4};//每个物品的重量47. int v[6] = {0,6,3,5,4,6};//每个物品的价值48. int res[5] = {0,0,0,0,0};49. int n = 5; //物品的个数50. int c = 10; //背包能容的重量51. int i,j;52. package0_1(w,v,n,c);53. for(i=0;i<=n;i++)54. {55. for(j=0;j<=c;j++)56. printf("%2d ",f[i][j]);57. printf("\n");58. }59. getResult(n,c,res,v,w);60. printf("放⼊背包的物品为: \n");61. for(i=1;i<=n;i++)62. if(res[i] == 1)63. printf("%d ",i);64. }0-1背包的递归解法[cpp]1. #include<stdio.h>2.3. int maxNum[6]; //存放最优解的编号4. int maxValue=0; //存放最⼤价值5. int w[6] = {0,2,2,6,5,4};//每个物品的重量,第⼀个为0,⽅便⾓标对应6. int v[6] = {0,6,3,5,4,6};//每个物品的价值,第⼀个为0,⽅便⾓标对应7. int num = 5; //物品的个数8. int cap = 10; //背包能容的重量9.10. void package01(int *flag,int n,int c,int nowValue)11. {12. int i;13. if(n == 0 || c == 0)14. {15. if(nowValue > maxValue)16. {17. for(i=0;i<6;i++)18. maxNum[i] = flag[i];19. maxValue = nowValue;20. }21. return;22. }23.24. if(c >= w[n])25. {26. flag[n] = 1;27. package01(flag, n-1, c-w[n], nowValue+v[n]);28. }29. flag[n] = 0;30. package01(flag, n-1, c, nowValue);31. }32.33. void main()34. {35. int flag[6] = {0,0,0,0,0,0};36. int i;37. package01(flag,num,cap,0);38. for(i=1;i<=num;i++)39. maxNum[i] == 1 ? printf("第%d号货物装了包中 \n",i) : 0;40. printf("最⼤价值为:%d \n",maxValue);41. }完全背包问题与0-1背包问题区别在每个物品有⽆限多个。

01背包问题c语言代码回溯法

01背包问题c语言代码回溯法

以下是使用C语言实现01背包问题的回溯法代码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 初始化背包struct knapsack {int maxWeight; // 背包最大承重int *items; // 物品数组int n; // 物品数量};// 定义物品重量、价值和数量int weights[] = {2, 2, 6, 5, 4};int values[] = {6, 3, 5, 4, 6};int quantities[] = {3, 2, 2, 1, 1};// 初始化背包最大承重和当前承重int maxWeight = 10;int currentWeight = 0;// 初始化最大价值为0int maxValue = 0;// 遍历物品数组void traverseItems(struct knapsack *knapsack, int index) { // 对于每个物品,遍历其数量for (int i = 0; i < knapsack->quantities[index]; i++) {// 如果当前物品可以放入背包装且当前承重不超过背包最大承重,计算放入该物品后的总价值,并更新最大价值if (currentWeight + weights[index] <= knapsack->maxWeight) {int currentValue = values[index] * knapsack->quantities[index];if (currentValue > maxValue) {maxValue = currentValue;}}// 回溯,将当前物品从背包装中移除,递归地尝试下一个物品knapsack->quantities[index]--;if (index < knapsack->n - 1) {traverseItems(knapsack, index + 1);}knapsack->quantities[index]++; // 恢复物品数量,以便下次遍历尝试放入其他物品}}// 主函数int main() {// 初始化背包装和物品数组struct knapsack knapsack = {maxWeight, weights, 5};knapsack.items = (int *)malloc(sizeof(int) * knapsack.n);for (int i = 0; i < knapsack.n; i++) {knapsack.items[i] = values[i] * quantities[i]; // 根据价值和数量计算物品价值,并存储在物品数组中}knapsack.n = quantities[4]; // 由于最后一个物品的数量为1,因此只需遍历前n-1个物品即可得到所有可能的结果// 使用回溯法求解01背包问题,返回最大价值traverseItems(&knapsack, 0);printf("The maximum value is %d.\n", maxValue);free(knapsack.items); // 释放内存空间return 0;}```希望以上信息能帮助到你。

c语言算法--贪婪算法---01背包问题

c语言算法--贪婪算法---01背包问题

c语言算法--贪婪算法---0/1背包问题在0 / 1背包问题中,需对容量为c 的背包进行装载。

从n 个物品中选取装入背包的物品,每件物品i 的重量为wi ,价值为pi 。

对于可行的背包装载,背包中物品的总重量不能超过背包的容量,最佳装载是指所装入的物品价值最高,即n ?i=1pi xi 取得最大值。

约束条件为n ?i =1wi xi≤c 和xi?[ 0 , 1 ] ( 1≤i≤n)。

在这个表达式中,需求出xt 的值。

xi = 1表示物品i 装入背包中,xi =0 表示物品i 不装入背包。

0 / 1背包问题是一个一般化的货箱装载问题,即每个货箱所获得的价值不同。

货箱装载问题转化为背包问题的形式为:船作为背包,货箱作为可装入背包的物品。

例1-8 在杂货店比赛中你获得了第一名,奖品是一车免费杂货。

店中有n 种不同的货物。

规则规定从每种货物中最多只能拿一件,车子的容量为c,物品i 需占用wi 的空间,价值为pi 。

你的目标是使车中装载的物品价值最大。

当然,所装货物不能超过车的容量,且同一种物品不得拿走多件。

这个问题可仿照0 / 1背包问题进行建模,其中车对应于背包,货物对应于物品。

0 / 1背包问题有好几种贪婪策略,每个贪婪策略都采用多步过程来完成背包的装入。

在每一步过程中利用贪婪准则选择一个物品装入背包。

一种贪婪准则为:从剩余的物品中,选出可以装入背包的价值最大的物品,利用这种规则,价值最大的物品首先被装入(假设有足够容量),然后是下一个价值最大的物品,如此继续下去。

这种策略不能保证得到最优解。

例如,考虑n=2, w=[100,10,10], p =[20,15,15], c = 1 0 5。

当利用价值贪婪准则时,获得的解为x= [ 1 , 0 , 0 ],这种方案的总价值为2 0。

而最优解为[ 0 , 1 , 1 ],其总价值为3 0。

另一种方案是重量贪婪准则是:从剩下的物品中选择可装入背包的重量最小的物品。

背包问题-C语言代码

背包问题-C语言代码
{
intk;
if(tw+good[i].weight <=MaxWeight)
{
currentoption[i]=1;
if(i<nType-1)
CheckOut(i+1,tw+good[i].weight,totalvalue);
else
{
for(k=0;k<nType;++k)
option[k]=currentoption[k];
Maxvalue=totalvalue;
}
}
currentoption[i]=0;
if(totalvalue-good[i].value>Maxvalue)
{
if(i<nType-1)
CheckOut(i+1,tw,totalvalue-good[i].value);
else
{
for(k=0;k<nType;++k)
option[k]=currentoption[k];
Maxvalue=totalvalue-good[i].value;
}
}
}
void main()
{
inti;
doubleweight,value;
printf("请输入物品类别个数:");
scanf("%d",&nType);
printf("请输入各物品的重量和价值:");
doubletotalValue;/*输入的全部物品的总价值*/
doubleMaxWeight;/*输入的限制总重量*/
struct/*物品结构*/

背包问题实验报告(C语言实现、文件输入及文件输出)

背包问题实验报告(C语言实现、文件输入及文件输出)

背包问题实验题目:背包问题问题描述:假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1, w2, … , wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1+w2+…+ wn=T,要求找出所有满足上述条件的解。

例如:当T=10,各件物品的体积{1,8,4,3,5,2}时,可找到下列4组解:(1,4,3,2)(1,4,5)(8,2)(3,5,2)。

概要设计:采用栈数据结构,利用回溯法的设计思想来解决背包问题。

首先将物品排成一列,然后顺序选取物品装入背包,假设已选取了前i件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品“太大”不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。

但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明“刚刚”装入背包的那件物品“不合适”,应将它取出“弃之一边”,继续再从“它之后”的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。

ADT Stack {数据对象:D={ ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n,n≥0 }数据关系:R1={ <ai-1, ai >| ai-1, ai∈D, i=2,...,n }约定an端为栈顶,a1端为栈底。

基本操作:InitStack(&S)操作结果:构造一个空栈S。

DestroyStack(&S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:栈S被销毁。

ClearStack(&S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:将S清为空栈。

StackEmpty(S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:若栈S为空栈,则返回TRUE,否则FALSE。

StackLength(S)初始条件:栈S已存在。

操作结果:返回S的元素个数,即栈的长度。

GetTop(S, &e)初始条件:栈S已存在且非空。

操作结果:用e返回S的栈顶元素。

Push(&S, e)初始条件:栈S已存在。

操作结果:插入元素e为新的栈顶元素。

C语言动态规划之背包问题详解

C语言动态规划之背包问题详解

C语⾔动态规划之背包问题详解01背包问题给定n种物品,和⼀个容量为C的背包,物品i的重量是w[i],其价值为v[i]。

问如何选择装⼊背包的物品,使得装⼊背包中的总价值最⼤?(⾯对每个武平,只能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,也不能装⼊物品多次)声明⼀个数组f[n][c]的⼆维数组,f[i][j]表⽰在⾯对第i件物品,且背包容量为j时所能获得的最⼤价值。

根据题⽬要求进⾏打表查找相关的边界和规律根据打表列写相关的状态转移⽅程⽤程序实现状态转移⽅程真题演练:⼀个旅⾏者有⼀个最多能装M公⽄的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W1、W2、W3、W4、…、Wn。

它们的价值分别是C1、C3、C2、…、Cn,求旅⾏者能获得最⼤价值。

输⼊描述:第⼀⾏:两个整数,M(背包容量,M<= 200)和N(物品数量,N<=30);第2…N+1⾏:每⾏两个整数Wi,Ci,表⽰每个物品的质量与价值。

输出描述:仅⼀⾏,⼀个数,表⽰最⼤总价值样例:输⼊:10 42 13 34 57 9输出:12解题步骤定义⼀个数组dp[i][j]表⽰容量为j时,拿第i个物品时所能获取的最⼤价值。

按照题⽬要求进⾏打表,列出对应的dp表。

W[i](质量)V[i](价值)01234567891000000000000210011111111133001334444444500135568899790013556991012对于⼀个动态规划问题设置下标时最好从0开始,因为动态规划经常会和上⼀个状态有关系!从上⾯的dp表可以看出来对于⼀个物品我们拿还是不难需要进⾏两步来判断。

第⼀步:判断背包当前的容量j是否⼤于物品当前的质量,如果物品的质量⼤于背包的容量那么就舍弃。

第⼆步:如果背包可以装下这个物品,就需要判断装下该物品获取的最⼤价值是不是⼤于不装下这个物品所获取的最⼤价值,如果⼤于那么就把东西装下!根据这样的思想我们可以得到状态转移⽅程:如果单签背包的容量可以装下物品:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);如果当前背包的容量装不下该物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];#include <stdio.h>int max(const int a,const int b){return a>b ? a:b;}int main(){int w[35]={0},v[35]={0},dp[35][210]={0};int n,m;scanf("%d %d",&m,&n);int i,j;for(i=1;i<=n;i++){scanf("%d %d",&w[i],&v[i]);}for(i=1;i<=n;i++){for(j=1;j<=m;j++){if(j>=w[i])//如果当前背包的容量⼤于商品的质量{dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);//判断是否应该拿下}else//⼤于背包的当前容量{dp[i][j]=dp[i-1][j];}}}for(int k=0;k<=n;k++){for(int l=0;l<=m;l++){printf("%d ",dp[k][l]);}printf("\n");}printf("%d\n",dp[n][m]);}通过运⾏以上程序可以看到最终的输出dp表和我们的预期是相符合的!但是并没有结束,动态规划有⼀个后⽆效性原则(当前状态只与前⼀个状态有关)。

背包问题C语言程序设计

背包问题C语言程序设计

1 问题要求及任务描述1.1 题目要求假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1 +w2 + … + wn=T,要求找出所有满足上述条件的解。

例如:当T=10,各件物品的体积{1,8,4,3,5,2}时,可找到下列4组解:(1,4,3,2)(1,4,5)(8,2)(3,5,2)。

1.2 主要任务在给定物品数量,物品各自体积和背包体积的前提下,找出物体组合后的总体积与背包体积相等的物体组合2 解决问题的主要思路和方法2.1 关键问题如何选择第i件物品:(1)考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。

选中后,继续去考虑其余物品的选择。

(2)考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。

2.2 拟采用解决问题的方法可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。

首先将物品排成一列,然后顺序选取物品装入背包,假设已选取了前i 件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品"太大"不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。

但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明"刚刚"装入背包的那件物品"不合适",应将它取出"弃之一边",继续再从"它之后"的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。

2.3 主要算法和处理流程图1.输入物品总个数2.依次输入各物品的体积3.输入背包总体积4.将物品排成一列,按顺序选取物品装入背包中,当物品太大不能装入时则弃之继续选取下一件,直到背包装满为止,5.出现在剩余的物品中找不到合适的物品填满背包的情况是说明刚刚装入背包的那件物品不适合,将它取出后继续选取后面的物品。

6.重复步骤4和5直至求出满足条件的解或者无解。

0-1背包问题动态规划详解及代码

0-1背包问题动态规划详解及代码

0/1 背包问题动态规划详解及C代码动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。

其关键是发现子问题和记录其结果。

然后利用这些结果减轻运算量。

比如01背包问题。

/* 一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包,现在有N件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的价值分别为P1,P2,...,Pn.若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值。

输入格式:M,NW1,P1W2,P2......输出格式:X*/因为背包最大容量M未知。

所以,我们的程序要从1到M一个一个的试。

比如,开始任选N 件物品的一个。

看对应M的背包,能不能放进去,如果能放进去,并且还有多的空间,则,多出来的空间里能放N-1物品中的最大价值。

怎么能保证总选择是最大价值呢?看下表。

测试数据:10,33,44,55,6c[i][j]数组保存了1,2,3号物品依次选择后的最大价值.这个最大价值是怎么得来的呢?从背包容量为0开始,1号物品先试,0,1,2,的容量都不能放.所以置0,背包容量为3则里面放4.这样,这一排背包容量为4,5,6,....10的时候,最佳方案都是放4.假如1号物品放入背包.则再看2号物品.当背包容量为3的时候,最佳方案还是上一排的最价方案c为4.而背包容量为5的时候,则最佳方案为自己的重量5.背包容量为7的时候,很显然是5加上一个值了。

加谁??很显然是7-4=3的时候.上一排 c3的最佳方案是4.所以。

总的最佳方案是5+4为9.这样.一排一排推下去。

最右下放的数据就是最大的价值了。

(注意第3排的背包容量为7的时候,最佳方案不是本身的6.而是上一排的9.说明这时候3号物品没有被选.选的是1,2号物品.所以得9.)从以上最大价值的构造过程中可以看出。

f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}这就是书本上写的动态规划方程.这回清楚了吗?下面是实际程序(在VC 6.0环境下通过):#include<stdio.h>int c[10][100];/*对应每种情况的最大价值*/int knapsack(int m,int n){int i,j,w[10],p[10];printf("请输入每个物品的重量,价值:\n");for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d,%d",&w[i],&p[i]);for(i=0;i<10;i++)for(j=0;j<100;j++)c[i][j]=0;/*初始化数组*/for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=m;j++){if(w[i]<=j) /*如果当前物品的容量小于背包容量*/{if(p[i]+c[i-1][j-w[i]]>c[i-1][j])/*如果本物品的价值加上背包剩下的空间能放的物品的价值*//*大于上一次选择的最佳方案则更新c[i][j]*/c[i][j]=p[i]+c[i-1][j-w[i]];elsec[i][j]=c[i-1][j];}else c[i][j]=c[i-1][j];}return(c[n][m]);}int main(){int m,n;int i,j;printf("请输入背包的承重量,物品的总个数:\n");scanf("%d,%d",&m,&n);printf("旅行者背包能装的最大总价值为%d",knapsack(m,n)); printf("\n");return 0;}。

0-1背包问题c语言实现

0-1背包问题c语言实现

0-1背包问题c语言实现问题描述:给定n种物品和一个背包。

物品i的重量为w[i],其价值为v[i],背包的容量为c。

应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大。

每种物品最多装入一次。

0-1背包问题:对于要装入背包中的物品,只有两种选择:全部装入或者不装入。

背包问题:对于要装入背包中的物品,可以选择装入一部分,不一定要全部装入背包中。

算法分析:使用贪心策略求解此类问题时,首先要选出最优的度量标准。

可供选择的度量标准有三种:价值,容量,单位价值(v/w,价值/重量)。

显然,价值高的物品容量可能太大,容量大的物品价值也可能很低。

最优的度量标准是单位价值。

背包问题算法思路:1、将各个物品按照单位价值由高到低排序;2、取价值最高者放入背包;3、计算背包的剩余空间;4、重复2-3步,直到背包剩余容量=0或者物品全部装入背包为止(对于0-1背包,终止条件为背包剩余容量无法装入任意一件物品或者物品全部装入背包)。

下面是C语言实现(DEV c++4.9.9.2运行通过)[cpp]#includevoid package(int n,float c,float v[],float w[],float x[]); void package0_1(int n,float c,float v[],float w[],float x[]);int main(void){int n = 3;float c = 20;float v[] = {24,15,25};float w[] = {15,10,18};//已经按照单位价值降序排列float *x;x = (float*)malloc(sizeof(float)*n);printf("******背包*******\n");package(n,c,v,w,x);printf("*******0-1背包******\n");package0_1(n,c,v,w,x);system("PAUSE");}/** 背包问题* n:物品个数* c:背包容量* v[]:每个物品的价值* w[]:每个物品的重量(这里已经按照单位价值降序排列)* x[]:物品是否放入背包(0表示不放,1表示全部放入,0-1放入一部分)*/void package(int n,float c,float v[],float w[],float x[]){int i;for(i=0;i{x[i] = 0;//初始状态,所有物品都没有被放入背包}for(i=0;i{if(w[i] > c){break;}x[i] = 1;c = c - w[i];printf("放入第%d件物品,背包剩余容量%f.\n",(i+1),c);}if(i<=n)//还可以放入一个物品的一部分{x[i] = c/w[i];printf("放入第%d件物品的%f部分.背包剩余容量为0.\n",(i+1),w[i]*x[i]);}}/** 0-1背包问题* n:物品个数* c:背包容量* v[]:每个物品的价值* w[]:每个物品的重量(这里已经按照单位价值降序排列)* x[]:物品是否放入背包(0表示不放,1表示全部放入)*/void package0_1(int n,float c,float v[],float w[],float x[]) {int i;for(i=0;i{x[i] = 0;//初始状态,所有物品都没有被放入背包}for(i=0;i{if(w[i] > c){break;}x[i] = 1;c = c - w[i];printf("放入第%d件物品,背包剩余容量%f.\n",(i+1),c); }}#includevoid package(int n,float c,float v[],float w[],float x[]); void package0_1(int n,float c,float v[],float w[],float x[]);int main(void){int n = 3;float c = 20;float v[] = {24,15,25};float w[] = {15,10,18};//已经按照单位价值降序排列float *x;x = (float*)malloc(sizeof(float)*n);printf("******背包*******\n");package(n,c,v,w,x);printf("*******0-1背包******\n");package0_1(n,c,v,w,x);system("PAUSE");}/** 背包问题* n:物品个数* c:背包容量* v[]:每个物品的价值* w[]:每个物品的重量(这里已经按照单位价值降序排列)* x[]:物品是否放入背包(0表示不放,1表示全部放入,0-1放入一部分)*/void package(int n,float c,float v[],float w[],float x[]){int i;for(i=0;i<n;i++){x[i] = 0;//初始状态,所有物品都没有被放入背包}for(i=0;i<n;i++){if(w[i] > c){break;}x[i] = 1;c = c - w[i];printf("放入第%d件物品,背包剩余容量%f.\n",(i+1),c);}if(i<=n)//还可以放入一个物品的一部分{x[i] = c/w[i];printf("放入第%d件物品的%f部分.背包剩余容量为0.\n",(i+1),w[i]*x[i]);}}/** 0-1背包问题* n:物品个数* c:背包容量* v[]:每个物品的价值* w[]:每个物品的重量(这里已经按照单位价值降序排列)* x[]:物品是否放入背包(0表示不放,1表示全部放入)*/void package0_1(int n,float c,float v[],float w[],float x[]){int i;for(i=0;i<n;i++){x[i] = 0;//初始状态,所有物品都没有被放入背包}for(i=0;i<n;i++){if(w[i] > c){break;}x[i] = 1;c = c - w[i];printf("放入第%d件物品,背包剩余容量%f.\n",(i+1),c);}}虽然背包问题和0-1背包都具有最优子结构性质,但是背包问题用贪心算法求出来的是最优解,0-1背包问题通过贪心算法得不到最优解,因为无法保证最后能将背包装满,部分闲置的背包空间使总价值降低了。

遗传算法的01背包问题(c语言)

遗传算法的01背包问题(c语言)

基于遗传算法的0-1背包问题的求解摘要:一、前言组合优化问题的求解方法研究已经成为了当前众多科学关注的焦点,这不仅在于其内在的复杂性有着重要的理论价值,同时也在于它们能在现实生活中广泛的应用。

比如资源分配、投资决策、装载设计、公交车调度等一系列的问题都可以归结到组合优化问题中来。

但是,往往由于问题的计算量远远超出了计算机在有效时间内的计算能力,使问题的求解变为异常的困难。

尤其对于NP 完全问题,如何求解其最优解或是近似最优解便成为科学的焦点之一。

遗传算法已经成为组合优化问题的近似最优解的一把钥匙。

它是一种模拟生物进化过程的计算模型,作为一种新的全局优化搜索算法,它以其简单、鲁棒性强、适应并行处理以及应用范围广等特点,奠定了作为21世纪关键智能计算的地位。

背包问题是一个典型的组合优化问题,在计算理论中属于NP-完全问题, 其计算复杂度为)2(O n ,传统上采用动态规划来求解。

设w[i]是经营活动 i 所需要的资源消耗,M 是所能提供的资源总量,p[i]是人们经营活动i 得到的利润或收益,则背包问题就是在资源有限的条件下, 追求总的最大收益的资源有效分配问题。

二、问题描述背包问题( Knapsack Problem)的一般提法是:已知n 个物品的重量(weight )及其价值(或收益profit )分别为0>i w 和0>i p ,背包的容量(contain )假设设为0>i c ,如何选择哪些物品装入背包可以使得在背包的容量约束限制之内所装物品的价值最大?该问题的模型可以表示为下述0/1整数规划模型:目标函数:∑==ni i i n x c x x x f 121),,(max Λ⎪⎩⎪⎨⎧=∈≤∑=),2,1(}1,0{t .s 1n i x p x w i n i i i i Λ (*) 式中i x 为0-1决策变量,1=i x 时表示将物品i 装入背包中,0=i x 时则表示不将其装入背包中。

关于几个背包问题(C语言)

关于几个背包问题(C语言)

关于⼏个背包问题(C语⾔)(1)01背包:01背包的状态转换⽅程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi, f[i-1,j] }f[i,j]表⽰在前i件物品中选择若⼲件放在承重为 j 的背包中,可以取得的最⼤价值。

Pi表⽰第i件物品的价值。

该⽅程说⽩了就是⽐较放第i个和不放第i个物品两种决策,哪种决策价值⼤就选择哪种。

我们举个例⼦来理解下:假设f[i-1,j]表⽰我有⼀个承重为8的背包,当只有物品b,c,d,e四件可选时,这个背包能装⼊的最⼤价值9,现在有个重量Wi为2 价值为Pi为6的物品a,考虑是否放⼊承重为8的背包使其价值最⼤,f[i-1,j-Wi]代表⼀个承重为6的背包的最⼤价值(等于当前背包承重8减去物品a的重量2),当只有物品b,c,d,e四件可选时,这个背包能装⼊的最⼤价值为8由于f[i-1][v-Wi]+w[i]= 9 + 6 = 15 ⼤于f[i][v] = 8,所以物品a应该放⼊承重为8的背包。

总的来说:⽅程之中,现在需要放置的是第i件物品,这件物品的重量是Wi,价值是Pi,因此f[i-1,j]代表的就是不将这件物品放⼊背包,⽽f[i-1],j-Wi]]+Pi则是代表将第i件放⼊背包之后的总价值,⽐较两者的价值,得出最⼤的价值存⼊现在的背包之中。

附上南阳oj上的⼀个题(49题):开⼼的⼩明时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB难度:4描述⼩明今天很开⼼,家⾥购置的新房就要领钥匙了,新房⾥有⼀间他⾃⼰专⽤的很宽敞的房间。

更让他⾼兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过N 元钱就⾏”。

今天⼀早⼩明就开始做预算,但是他想买的东西太多了,肯定会超过妈妈限定的N 元。

于是,他把每件物品规定了⼀个重要度,分为5 等:⽤整数1~5 表⽰,第5 等最重要。

他还从因特⽹上查到了每件物品的价格(都是整数元)。

他希望在不超过N 元(可以等于N 元)的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最⼤。

01背包问题回溯法c语言

01背包问题回溯法c语言

01背包问题回溯法c语言背包问题是一个很经典的动态规划问题,其中最常见的一种形式就是 01 背包问题。

在该问题中,给定一组物品的重量和价值,以及一个背包的容量限制,要求选择一些物品,使得在不超过背包容量的前提下,背包中物品的总价值最大。

这里我们将讨论如何使用回溯法解决01 背包问题,使用C 语言进行编程实现。

首先,我们需要定义问题的数据结构。

我们可以使用一个数组来表示不同物品的重量和价值,背包的容量可以通过一个常量来表示。

```c#define N 5 // 物品的个数#define MAX_WEIGHT 10 // 背包的容量int weights[N] = {2, 3, 4, 5, 9}; // 物品的重量int values[N] = {3, 4, 5, 8, 10}; // 物品的价值int bestValue = 0; // 最优解的价值int bestSelection[N]; // 最优解中物品的选择情况```接下来,我们可以定义一个递归函数来实现回溯法。

该函数将遍历所有可能的物品选择情况,并更新当前的最优解。

```cvoid backtrack(int depth, int weight, int value, int selection[]) {if (depth == N) {if (weight <= MAX_WEIGHT && value > bestValue) {bestValue = value;for (int i = 0; i < N; i++) {bestSelection[i] = selection[i];}}return;}// 不选择当前物品selection[depth] = 0;backtrack(depth + 1, weight, value, selection);// 选择当前物品selection[depth] = 1;backtrack(depth + 1, weight + weights[depth], value + values[depth], selection); }```最后,我们可以在主函数中调用回溯函数,得到最优解。

C语言背包问题课程设计

C语言背包问题课程设计

C语言背包问题课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解背包问题的概念,掌握其数学模型及相关算法。

2. 学生能掌握C语言中数组、循环、条件判断等基本语法结构,并将其应用于背包问题的编程实现。

3. 学生能了解并掌握贪心算法和动态规划算法在解决背包问题中的应用。

技能目标:1. 学生能运用C语言编写解决背包问题的程序,具备一定的编程能力。

2. 学生能通过分析实际问题,选择合适的算法解决问题,培养解决问题的能力。

情感态度价值观目标:1. 学生在课程学习中,培养对计算机编程的兴趣和热情,提高自主学习能力。

2. 学生通过团队协作,培养沟通、合作能力,增强团队意识。

3. 学生在解决问题的过程中,培养勇于尝试、克服困难的意志品质。

课程性质:本课程为信息技术学科,以C语言编程为基础,结合实际问题,培养学生编程解决问题的能力。

学生特点:学生为初中年级,对计算机编程有一定了解,具备基本的C语言知识。

教学要求:课程要求学生掌握背包问题的基本概念和算法,学会运用C语言编程解决问题,并在过程中培养良好的情感态度价值观。

教学过程中,注重理论与实践相结合,鼓励学生动手实践,培养编程思维。

通过分解课程目标为具体学习成果,便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 背包问题基本概念:介绍背包问题的定义、数学模型及其实际应用场景。

- 教材章节:第三章第二节“算法举例——背包问题”2. C语言基础语法复习:回顾数组、循环、条件判断等基本语法结构。

- 教材章节:第一章“C语言概述”、第二章“数据类型与运算符”3. 贪心算法:讲解贪心算法在解决背包问题中的应用,并通过实例分析。

- 教材章节:第四章第三节“贪心算法”4. 动态规划算法:介绍动态规划算法在背包问题中的应用,并通过实例分析。

- 教材章节:第四章第四节“动态规划算法”5. 编程实践:指导学生运用C语言编写解决背包问题的程序。

- 教材章节:第五章“C语言编程实践”6. 算法分析与优化:引导学生分析算法性能,探讨优化策略。

C语言背包问题课程设计

C语言背包问题课程设计

C语言背包问题课程设计一、教学目标本节课的教学目标是使学生掌握C语言背包问题的基本概念、算法及其实现。

通过本节课的学习,学生应能够:1.理解背包问题的定义及其应用场景;2.掌握0-1背包、完全背包和多重背包等基本算法;3.能够运用C语言实现背包问题的求解;4.培养学生的逻辑思维能力、编程实践能力和问题解决能力。

二、教学内容本节课的教学内容主要包括以下几个部分:1.背包问题的基本概念及其应用场景;2.0-1背包、完全背包和多重背包等基本算法;3.C语言实现背包问题的方法和技巧;4.针对不同难度的背包问题,探讨优化算法的方法。

三、教学方法为了达到本节课的教学目标,采用以下几种教学方法:1.讲授法:讲解背包问题的基本概念、算法及其实现;2.案例分析法:分析具体实例,让学生更好地理解背包问题;3.实验法:引导学生运用C语言实现背包问题,培养编程实践能力;4.讨论法:鼓励学生探讨优化算法,提高问题解决能力。

四、教学资源为了支持本节课的教学内容和教学方法,准备以下教学资源:1.教材:《C程序设计原理与应用》;2.参考书:《算法导论》、《数据结构与算法分析》;3.多媒体资料:课件、动画演示、视频教程;4.实验设备:计算机、网络环境、编程软件。

以上教学资源将有助于提高学生的学习兴趣,丰富学习体验,提高教学效果。

五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果,本节课采用以下评估方式:1.平时表现:通过课堂参与、提问、讨论等方式,评估学生的学习态度和积极性;2.作业:布置与课堂内容相关的编程作业,评估学生的理解和应用能力;3.考试:安排一次课堂小测,测试学生对背包问题的掌握程度。

4.平时表现:积极参与、主动提问、善于合作;5.作业:代码规范、功能完善、注释清晰;6.考试:答案正确、思路清晰、算法高效。

六、教学安排本节课的教学安排如下:1.教学进度:按照教材的章节顺序,逐步讲解背包问题的相关知识;2.教学时间:共计4课时,每课时45分钟;3.教学地点:计算机实验室。

c语言分支限界法背包问题

c语言分支限界法背包问题

背包问题是一个经典的动态规划问题,可以使用分支限界法来解决。

以下是一种 C 语言实现:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_N 100 // 背包物品数量最大值#define MAX_W 1000 // 背包容量最大值// 物品结构体typedef struct {int weight; // 物品重量int value; // 物品价值} Item;int n; // 物品数量int W; // 背包容量Item items[MAX_N]; // 物品数组int max_value; // 最大价值int current_value; // 当前价值int current_weight; // 当前重量// 分支限界法求解背包问题void knapsack(int i) {// 达到根节点或者达到背包容量上限if (i == n || current_weight + items[i].weight > W) {if (current_value > max_value) {max_value = current_value;}return;}// 不选当前物品knapsack(i + 1);// 选当前物品current_weight += items[i].weight;current_value += items[i].value;knapsack(i + 1);current_weight -= items[i].weight;current_value -= items[i].value;}int main() {// 读取输入scanf("%d %d", &n, &W);for (int i = 0; i < n; i++) {scanf("%d %d", &items[i].weight, &items[i].value);}// 初始化max_value = 0;current_value = 0;current_weight = 0;// 求解背包问题knapsack(0);// 输出结果printf("%d\n", max_value);return 0;}```在该实现中,`knapsack` 函数用于递归求解背包问题。

分支界线法01背包问题c语言

分支界线法01背包问题c语言

分支界线法01背包问题c语言一、问题描述01背包问题是常见的动态规划问题,其描述如下:有一个背包,最多能承载重量为W的物品。

现在有n个物品,其重量分别为w1, w2, ..., wn,价值分别为v1, v2, ..., vn。

要求选取若干物品放入背包,使得放入背包的物品总价值最大,且总重量不超过W。

二、分支界线法思想分支界线法是一种求解组合优化问题的常用方法。

在01背包问题中,分支界线法的思想是通过一个优先级队列,不断生成和扩展状态空间树,记录每个节点的上界评价函数值,并根据上界值进行搜索剪枝,直至获得最优解。

三、算法步骤1. 定义物品结构体```ctypedef struct {double value; // 物品价值double weight; // 物品重量double unitValue; // 物品单位价值} Item;```2. 比较函数定义(用于优先级队列)```cintpare(const void* a, const void* b) {Item* itemA = (Item*)a;Item* itemB = (Item*)b;double diff = itemB->unitValue - itemA->unitValue; return diff < 0 ? -1 : diff > 0 ? 1 : 0;}```3. 分支界线法求解01背包问题```cdouble knapsack(int n, double W, Item* items) {qsort(items, n, sizeof(Item),pare);double maxValue = 0;double currentWeight = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {if (currentWeight + items[i].weight <= W) {currentWeight += items[i].weight;maxValue += items[i].value;} else {double rem本人nWeight = W - currentWeight;maxValue += items[i].unitValue * rem本人nWeight;break;}}return maxValue;}```四、代码实现解释1. 首先根据物品单位价值对物品进行排序,通过单位价值可以快速确定选择哪个物品放入背包;2. 依次选择单位价值最高的物品放入背包,若背包容量不足则按部分放入;3. 根据剩余容量,估算能够放入的最大价值。

C语言背包问题课程设计

C语言背包问题课程设计

C语言背包问题课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解背包问题的概念,掌握其数学模型及相关算法。

2. 学习C语言实现背包问题的动态规划解法,理解递推关系与状态转移方程。

3. 掌握运用数组、循环和条件语句等C语言基础知识解决实际问题。

技能目标:1. 能够运用C语言编写出解决背包问题的程序,并进行调试和优化。

2. 能够通过分析实际问题,建立相应的数学模型,运用动态规划方法求解。

3. 培养学生的算法思维和问题分析能力,提高编程技能。

情感态度价值观目标:1. 培养学生面对复杂问题时的耐心、细心和解决问题的决心。

2. 增强团队合作意识,培养学生互相学习、共同进步的精神。

3. 激发学生对计算机科学的兴趣,提高对编程和算法的热爱。

分析课程性质、学生特点和教学要求:1. 课程性质:本课程为C语言程序设计实践课程,侧重于算法实现和问题解决。

2. 学生特点:学生已具备C语言基础知识,具有一定的编程能力,对算法有一定了解。

3. 教学要求:结合实际案例,引导学生自主探究,注重培养学生的编程能力和问题解决能力。

二、教学内容1. 背包问题基本概念:介绍背包问题的定义、分类(0-1背包问题、完全背包问题等)及其应用场景。

2. 动态规划原理:回顾动态规划的基本概念、原理和应用,重点讲解背包问题的动态规划解法。

3. C语言实现背包问题:结合教材相关章节,详细讲解以下内容:- 如何用C语言构建数组、循环和条件语句等基本结构。

- 编写递归和迭代形式的动态规划算法解决背包问题。

- 背包问题程序调试和优化技巧。

4. 实例分析与编程实践:- 分析具体背包问题实例,引导学生建立数学模型,制定解题策略。

- 指导学生编写代码,实现背包问题的求解。

- 组织学生进行编程实践,针对不同背包问题类型进行练习。

5. 教学进度安排:- 第一课时:介绍背包问题基本概念,回顾动态规划原理。

- 第二课时:讲解C语言实现背包问题的方法和技巧。

- 第三课时:实例分析与编程实践,学生动手编程解决问题。

C 背包问题课程设计

C   背包问题课程设计

//解决“背包问题”的思路及思想如下://思想——动态规划法,先考虑没有物品要放的时候S0,//再考虑只有一个要放物品a的各种情况S1,//再综合考虑只有第一个a和第二个b物品要放时的情况S2,//再综合考虑有三个待放物品abc的情况……#include<stdio.h>#include<math.h>#define MAX 200int n,M;int num,t,q;int temp;int s[100];int x[100];//决策集int ww,pp,i,j,k,r,next;int u;//记录附加结点int P[100000],W[100000];//存放所有的可行序偶//什么叫序偶?答:序偶可以看作两个元素的集合,但序偶具有次序关系 .如//<x,y>!=<y,x>.集合中{x,y}={y,x}int F[100];//记录si点的起点在P[]、W[]数组中的位置int begin=0,end=0;int wi[100],pi[100],w[100],p[100];int PX,WX,PY,WY;void main(void){printf("\n******************************************************");printf("\n ******************* 背包问题 ***************");printf("\n******************************************************");P[0]=W[0]=0;//S0中的点(0,0)F[0]=0;F[1]=next=1;printf("\n请输入下列背包初始信息:");printf("\n背包最大容量为:");scanf("%d",&M);printf("\n请输入下列物品初始信息:");printf("\n物品种类有几种?:");scanf("%d",&n);for(num=0;num<n;num++){printf("\n第%d种物品重量:",num+1); scanf("%d",&wi[num]);printf("\n 价值:");scanf("%d",&pi[num]);}for(num=0;num<n;num++){temp=wi[0];q=0;for(t=0;t<n;t++){if(temp>wi[t]){temp=wi[t];q=t;}}//寻找最小质量的物品,并用q记录其位置 s[q]=num+1;w[num]=wi[q];p[num]=pi[q];wi[q]=MAX;}//将物品按其质量的大小,从小到大排序//程序主体——“动态规划”for(i=0;i<n;i++){F[i+1]=end+1;u=begin;//从头开始考虑序偶点for(r=begin;r<end+1;r++)//生成sii图,s1中只考察结点0,{if(W[r]+w[i]<=M)u=(W[r]+w[i])>(W[u]+w[i])?r:u;//s1的u=0,u是sii中能让i结点加上它把空间塞得最满的那个结点,即//造成s12中x轴最向右靠近确定的M值的点的附加点}//u号以前的点都是可以考虑加入的点k=begin;//k是记录si-1图中已加入到si图中的点for(j=begin;j<u+1;j++)//生成si图{ww=W[j]+w[i];pp=P[j]+p[i];while(k<=end&&W[k]<ww)//将si-1的点都加到si中{P[next]=P[k];W[next]=W[k];next++;k++;}if(k<=end&&W[k]==ww){pp=pp>P[k]?pp:P[k];k++;}if(pp>P[next-1])//sii中的点如果效益比以前的大,加进si{P[next]=pp;W[next]=ww;next++;}while(k<=end&&P[k]<=P[next-1])k++;}begin=end+1;end=next-1;}//回溯PX=P[end];WX=W[end];for(i=n;i>0;i--){PY=P[F[i]-1];WY=W[F[i]-1];if(PX>PY){x[i]=1;PX=PX-p[i-1];WX=PY-w[i-1];}else x[i]=0;}printf("\n最优决策为:");for(i=0;i<n;i++)printf("%d",x[s[i]]);printf("\n最优效益为:%d",P[end]); printf("\n最优重量为:%d",W[end]); }她含着笑,切着冰屑悉索的萝卜,她含着笑,用手掏着猪吃的麦糟,她含着笑,扇着炖肉的炉子的火,她含着笑,背了团箕到广场上去晒好那些大豆和小麦,大堰河,为了生活,在她流尽了她的乳液之后,她就用抱过我的两臂,劳动了。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

东莞理工学院C语言课程设计
课程程序设计基础
题目
院系名称计算机学院
班级
学生姓名学号
组员
指导教师
时间
1 问题要求及任务描述
1.1 题目要求
假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1 +w2 + … + wn=T,要求
找出所有满足上述条件的解。

例如:当T=10,各件物品的体积{1,8,4,3,5,
2}时,可找到下列4组解:
(1,4,3,2)
(1,4,5)
(8,2)
(3,5,2)。

1.2 主要任务
在给定物品数量,物品各自体积和背包体积的前提下,找出物体组合后的总体积与背包体积相等的物体组合
2 解决问题的主要思路和方法
2.1 关键问题
如何选择第i件物品:
(1)考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。

选中后,继续去考虑其余物品的选择。

(2)考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。

2.2 拟采用解决问题的方法
可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。

首先将物品排成一列,然后顺序选取物品装入背包,假设已选取了前i 件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品"太大"不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。

但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明"刚刚"装入背包的那件物品"不合适",应将它取出"弃之一边",继续再从"它之后"的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。

2.3 主要算法和处理流程图
1.输入物品总个数
2.依次输入各物品的体积
3.输入背包总体积
4.将物品排成一列,按顺序选取物品装入背包中,当物品太大不能装入时则弃之继续选取下一件,直到背包装满为止,
5.出现在剩余的物品中找不到合适的物品填满背包的情况是说明刚刚装入背包的那件物品不适合,将它取出后继续选取后面的物品。

6.重复步骤4和5直至求出满足条件的解或者无解。

3 程序实现
3.1 程序实现时应考虑的问题
1.如果在选择过程中的任何时刻,选择的数据项的总和符合目标重量,工作就完成了。

2.从选择第一个数据项开始。

剩余的数据项的加和必须符合背包的目标重量减去第一个数据项的重量;这是一个新的目标重量。

3.逐个地试每种剩余数据顶组合的可能性。

但并不需要去试所有的组合,因为只要数据项的和大于目标重量的时候,就停止添加数据项。

4.如果设有组合合适的话,放弃第—个数据项,并且从第二个数据项开始再重复过程。

5.继续从第三个数据项开始,如此下去直到已经试过所有的组合。

3.2 主要源代码及说明
#include <stdio.h>
#define size 20
struct stacks //定义一个临时存储空间结构体(栈)
{
int data[size];//数组
int top;//作为结构体标记
}stack;
void main()
{
int w[size];//定义数组
int V;
int k=0;
int i=0;
int j=1;
int number;
int s=0;
printf("\n请输入可供选择装入物品的个数:");
scanf("%d",&number);
printf("\n请输入各件物品的体积:");
for(i=0;i<number;i++){scanf("%d",&w[i]);}//按次序给数组赋值
for(i=0;i<number;i++){ s=s+w[i];}//把数组每个元素加起来
printf("\n可供选择的物品的总体s=%dn",s);
printf("\n请输入背包的总体积:");
scanf("%d",&V);
if(V<0||V>s){printf("\n输入背包体积错误");}//判断总体积必须大于0或小于物品总体积printf("\n");
for(i=0;i<number;i++){stack.data[i]=0;}//把结构体的data数组的每个元素初始化为0
stack.top=0;//初始化结构体标记为0
do{
while(V>0&&k<=number)//当V大于0并且k小于等于物品个数,则运行下面循环
{
if(V>=w[k])//每次循环判断V变量是否还大于每个元素
{
stack.data[stack.top]=k; //符合条件的元素标识记录在结构体的数组中
stack.top++;
V-=w[k];//每次循环就把V变量减去该次循环元素的体积数
}
k++;
}//循环结束
if(V==0){//当v变量只等于0时输出结果
printf("第%d个符合条件的解:",j);
for(i=0;i<stack.top;i++)
{printf("%d ",w[stack.data[i]]);}
j++;
printf("\n");
}
k=stack.data[--stack.top];
stack.data[stack.top]=0;
V+=w[k];
k++;
}while(!(stack.top==0&&k==number));//当k等于物品个数时候结束整个循环
}
4 测试
4.1 测试结果及分析
5 小结
5.1本问题解决方法及程序实现小结
利用回溯法的设计思想解决问题程序能成功测试
5.2 尚未解决的问题及下一步工作思路
增加物体的个数,背包的体积以实现更合理的物品安放问题,如货仓管理问题
下一步工作思路:暂时不清楚
6 参考文献
1.谭浩强 c程序设计第三版清华大学。

相关文档
最新文档