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
背包问题实验报告背包问题实验报告背包问题是计算机科学中的经典问题之一,它涉及到在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中,以使得背包的总重量不超过其容量,并且所选择的物品具有最大的总价值。
在本次实验中,我们将通过不同的算法来解决背包问题,并对比它们的效率和准确性。
1. 实验背景和目的背包问题是一个重要的优化问题,它在许多实际应用中都有广泛的应用,比如货物装载、资源分配等。
在本次实验中,我们的目的是通过实际的算法实现,比较不同算法在解决背包问题时的性能差异,并分析其优缺点。
2. 实验方法和步骤为了解决背包问题,我们选择了以下几种常见的算法:贪心算法、动态规划算法和遗传算法。
下面将对每种算法的具体步骤进行介绍。
2.1 贪心算法贪心算法是一种简单而直观的算法,它通过每次选择当前状态下最优的解决方案来逐步构建最终解决方案。
在背包问题中,贪心算法可以按照物品的单位价值进行排序,然后依次选择单位价值最高的物品放入背包中,直到背包的容量达到上限。
2.2 动态规划算法动态规划算法是一种基于递推关系的算法,它通过将原问题分解为多个子问题,并利用子问题的解来构建原问题的解。
在背包问题中,动态规划算法可以通过构建一个二维数组来记录每个子问题的最优解,然后逐步推导出整个问题的最优解。
2.3 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的算法,它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索问题的最优解。
在背包问题中,遗传算法可以通过表示每个解决方案的染色体,然后通过选择、交叉和变异等操作来不断优化解决方案,直到找到最优解。
3. 实验结果和分析我们使用不同算法对一组测试数据进行求解,并对比它们的结果和运行时间进行分析。
下面是我们的实验结果:对于一个容量为10的背包和以下物品:物品1:重量2,价值6物品2:重量2,价值10物品3:重量3,价值12物品4:重量4,价值14物品5:重量5,价值20贪心算法的结果是选择物品4和物品5,总重量为9,总价值为34。
实验报告:动态规划01背包问题)范文(最终五篇)
实验报告:动态规划01背包问题)范文(最终五篇)第一篇:实验报告:动态规划01背包问题)范文XXXX大学计算机学院实验报告计算机学院2017级软件工程专业班指导教师学号姓名2019年 10月 21日成绩课程名称算法分析与设计实验名称动态规划---0-1 背包问题①理解递归算法的概念实验目的②通过模仿0-1 背包问题,了解算法的思想③练习0-1 背包问题算法实验仪器电脑、jdk、eclipse 和器材实验:0-1 背包算法:给定N 种物品,每种物品都有对应的重量weight 和价值 value,一个容量为maxWeight 的背包,问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包的物品的总价值最大。
(面对每个物品,我们只有拿或者不拿两种选择,不能选择装入物品的某一部分,也实验不能把同一个物品装入多次)代码如下所示:内 public classKnapsackProblem {容 /**、上 * @paramweight 物品重量机 * @paramvalue 物品价值调 * @parammaxweight背包最大重量试程 *@return maxvalue[i][j] 中,i 表示的是前 i 个物品数量,j 表示的是重量序 */、publicstaticint knapsack(int[]weight , int[]value , intmaxweight){程序运行结果实验内 intn =;包问题的算法思想:将前 i 个物品放入容量容为 w 的背包中的最大价值。
有如下两种情况:、①若当前物品的重量小于当前可放入的重量,便可考虑是上否要将本件物品放入背包中或者将背包中的某些物品拿出机来再将当前物品放进去;放进去前需要比较(不放这个物调品的价值)和(这个物品的价值放进去加上当前能放的总试重量减去当前物品重量时取i-1 个物品是的对应重量时候程的最高价值),如果超过之前的价值,可以直接放进去,反序之不放。
01背包实验报告
算法设计与分析实验报告姓名:gfghvb班级:102一、实验名称:0-1背包时间:2012年3月21日,星期三,第七、八节地点:二、实验目的及要求用动态规划算法解决0-1背包问题三、实验环境,用VC6.0软件进行编程四、实验内容0-1背包问题:给定n种物品和一背包。
物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为c。
问应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大?在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包。
不能将物品i装入背包多次,也不能只装入部分物品i。
0-1背包问题是一个特殊的整数规划问题。
五、算法描述及实验步骤当wi(1<=i<=n)为正整数,用二维数组m[][]来存储m(i,j)的相应值,可设计解0-1背包问题的动态规划算法Knapsack如下:template<class Type>V oid Knapsack(Type v,int w,int c,int n,Type**m){int jMax=min(w[n]-1,c);for(int j=0;j<=jMax;j++) m[n][j]=0;for(int j=w[n];j<=c;j++) m[n][j]=v[n];for(int i=n-1;i>1;i--){jMax=min(w[i]-1;i--);for(int j=0;j<=jMax;j++) m[i][j]=m[i+1][j];for(intj=w[i];j<=c;j++)m[i][j]=max(m[i+1][j],m[i+1][j-w[i]]+v[i]); }m[1][c]=m[2][c];if(c>=w[1]) m[1][c]=max(m[1][c],m[2][c-w[1]]+v[1]);}template<class Type>void Tracedack(Type**m,int w,int c,int n,int x){for(int i=1;i<n;i++)if(m[i][c]==m[i+1][c]) x[i]=0;else{x[i]=1;c-=w[i];}x[n]=(m[n][c])?1:0;}六、调试过程及实验结果调试过程比较顺利,结果正确。
完全背包实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过C++编程实现完全背包问题,并对其算法原理、时间复杂度、空间复杂度进行分析。
通过对比不同实现方式,加深对动态规划算法的理解,提高解决实际问题的能力。
二、实验原理完全背包问题是指有n种重量和价值分别为wi、vi(1≤i≤n)的物品,从这些物品中挑选总重量不超过W的物品,求出挑选物品价值总和最大的挑选方案,这里每种物品可以挑选任意多件。
解决完全背包问题常用的方法是动态规划。
动态规划的核心思想是将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题,并存储已求解的子问题的解,避免重复计算。
三、实验步骤1. 定义状态定义状态dp[i][w]表示从前i种物品中挑选总重量不超过w的物品时所能获得的最大价值。
2. 状态转移方程当不选择第i种物品时,状态dp[i][w] = dp[i-1][w]。
当选择第i种物品时,状态dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-wi] + vi)。
其中,wi表示第i种物品的重量,vi表示第i种物品的价值。
3. 初始化初始化dp[0][w] = 0,表示不选择任何物品时的最大价值为0。
4. 计算按照状态转移方程计算dp[n][W],其中n为物品种类数,W为背包容量。
5. 输出结果输出dp[n][W],即为所求的最大价值。
四、实验实现1. C++代码实现```cpp#include <iostream>using namespace std;const int MAXN = 100; // 物品种类数上限const int MAXW = 1000; // 背包容量上限int w[MAXN], v[MAXN]; // 物品重量和价值数组int dp[MAXN+1][MAXW+1]; // 动态规划表int main() {int n, W;cout << "请输入物品种类数和背包容量:" << endl; cin >> n >> W;cout << "请输入每种物品的重量和价值:" << endl; for (int i = 1; i <= n; i++) {cin >> w[i] >> v[i];}// 初始化dp表for (int i = 0; i <= n; i++) {for (int j = 0; j <= W; j++) {dp[i][j] = 0;}}// 计算dp表for (int i = 1; i <= n; i++) {for (int j = 1; j <= W; j++) {if (j >= w[i]) {dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]); } else {dp[i][j] = dp[i-1][j];}}}// 输出结果cout << "最大价值为:" << dp[n][W] << endl;return 0;}```2. 测试用例```plaintext输入:4 71 62 35 46 5输出:14```五、实验分析1. 时间复杂度动态规划算法的时间复杂度为O(nW),其中n为物品种类数,W为背包容量。
背包问题实验报告
背包问题实验报告《背包问题实验报告》背包问题是一个经典的组合优化问题,它在计算机科学和运筹学领域被广泛应用。
在这个问题中,我们需要从一组物品中选择一些放入背包,使得它们的总重量不超过背包的承载能力,同时价值最大化。
在本实验中,我们将探讨不同算法在解决背包问题时的表现,并分析它们的优缺点。
首先,我们使用了贪心算法来解决背包问题。
贪心算法的基本思想是每次选择当前最有利的物品放入背包,直到背包装满或者没有物品可选。
虽然贪心算法在一些情况下能够得到较好的解,但它并不保证能够得到最优解,因为它只考虑了局部最优解而没有综合考虑所有可能的选择。
接着,我们使用了动态规划算法来解决背包问题。
动态规划算法通过将问题分解成子问题,并保存子问题的解来避免重复计算,从而得到最优解。
动态规划算法在解决背包问题时能够得到最优解,但它需要额外的空间来保存子问题的解,因此在处理大规模问题时可能会消耗较多的内存。
最后,我们使用了回溯算法来解决背包问题。
回溯算法通过不断尝试所有可能的选择,并在满足条件时继续向下搜索,直到找到解或者搜索完所有可能的选择。
回溯算法能够得到最优解,但它的时间复杂度较高,因为它需要尝试所有可能的选择。
通过实验我们发现,不同算法在解决背包问题时有各自的优缺点。
贪心算法简单快速,但不能保证得到最优解;动态规划算法能够得到最优解,但需要额外的空间;回溯算法能够得到最优解,但时间复杂度较高。
因此,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法来解决背包问题。
综上所述,通过本实验我们对背包问题的解决算法有了更深入的了解,并且能够根据具体情况选择合适的算法来解决实际问题。
希望本实验能够对相关领域的研究和应用有所帮助。
背包问题数据结构实验报告
淮阴工学院数据结构课程设计报告选题名称:背包问题求解系(院):计算机工程系专业:计算机科学与技术班级:网络107姓名:蒋为维学号: ********** 指导教师:张亚红张勇军学年学期:2008 ~ 2009 学年第 2 学期2009 年 6 月20 日设计任务书注意:1.任务书格式参照“任务书范例”执行。
2.范例中的红色..文字应根据你所选择的具体课题,修改为对应的内容。
范例中的其它内容不变。
摘要: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。
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。
关键词:背包问题,堆栈,回溯法,递归目录1 需求分析 (1)1.1课程设计(实践周)题目 (1)1.2课程设计(实践周)任务及要求 (1)1.3课程设计(实践周)思想 (1)1.4软硬件运行环境及开发工具 (2)2概要设计 (2)2.1本课题设计所用数据结构以及流程图 (2)2.1.1栈的原理 (2)2.1.2溯法介绍 (3)2.1.3包问题整体流程图 (5)2.2本课题主要设计思想 (6)3代码设计 (6)3.1定义栈和顺序表结构体 (6)3.2栈的初始化 (7)3.3判断栈空 (7)3.4入栈 (7)3.5出栈 (8)3.6输入元素 (8)4调试与操作说明 (9)5总结 (11)6致谢 (12)7参考文献 (13)1需求分析1.1本课程设计(实践周)题目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。
0-1背包问题实验报告
0-1背包问题实验报告一・问题描述4•给定n种物品和一个背包。
物品i的重量是w[i],其价值为v[i],背包容量为Co问应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中物品的总价值最大。
2在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包。
不能将物品i装入背包多次,也不能只装入部分的物品io问题规模1.物品数目:n=50,2.背包容量:c=1000,3.每个物品重量分别为:{220,208,198,192,180,180,165,162,160,158,155,130,125,122,120,118,115,110,105,101,100,100,98,96,95,90,88,82,80,77,75,73,70,69,66,65,63,60,58,56,50,30,20,15,10,8,5,3,1,1}4.每个物品价值分别为:{80,82,85,70,72,70,66,50,55,25,50,55,40,48,50,32,22,60,30,32,40,38,35,32,25,28,30,22,50,30,45,30,60,50,20,65,20,25,30,10,20,25,15,10,10,10,4,4,2,1}三. 实验方法本次实验将分别通过动态规划法,贪心算法,回溯法及分支界限法四种方法解决0-1背包问题。
四. 算法分析I •动态规划法(1)•对动态规划的0-1背包问题,在给定c>0,wi>0, vi>0, 1<=i<=n,要求找出一个n 元0-1 向量(x1,x2,...)xn 1},1 < i;使得xi{0,wx■Ii 1ni而且maxvixioc,i1n同时可得出其递推关系,设最优值是背包容量为j,可选物品i,i+1…盼背包问题的最优值。
于是可建立计算m(l,j)的递归式:在j>=wi,为max{m(i+1 ,j),m(i+1 j-wi)+vi},在0<=j<wi 时,m(i+15j);m[n,j]在j>=wn时为vn,在OWj <wn为0。
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。
01背包问题实验报告
算法设计与分析实验报告书实验名称:0/1背包问题学号:姓名:实验时间:2015年 6 月 1 日一实验目的和要求(1)深刻掌握贪心法、动态规划法、回溯法的设计思想并能熟练运用(2)理解这样一个观点:同样的问题可以用不同的方法来解决,一个好的算法是反复努力和重新修正的结果。
二实验内容(1)分别用蛮力法贪心法、动态规划法、回溯法设计0/1背包问题的算法。
(2)分析算法随n和C变化的时间性能,随机产生参数n和C,收集算法执行的时间(3)讨论n和C变化时,动态规划法和回溯法的时间性能。
(4)讨论几种算法在该问题求解上的特点。
三实验环境VC++6.0四设计思想及实验步骤蛮力法的设计思想和步骤将所有排列下的背包的重量和价值都计算出来,选择重量不大于背包的总重量下的最大价值。
贪心法的设计思想和步骤首先计算每种物品单位重量的价值vi/wi;按单位价值对物品进行升序排列。
然后,依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包,直到背包装满为止。
动态规划法的设计思想和步骤令V(i, j)表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的物品的最大价值,则可以得到如下动态函数:V(i, j)=0 (i=0或j=0)V( i, j) = V(i-1, j) j<w[i]V( i, j) = max{V(i-1, j), V(I, j-1)+v[i]} j>=w[j]按照下述方法来划分段:第一段只装入前1个物品,确定在各种情况下的背包能够得到的最大价值;第二阶段,只装入2个物品,确定在各种情况下的背包能够得到的最大价值;以此类推,直到第n个阶段。
最后V(n, C)便是容量为C的背包中装入n个物品时获取到的最大价值。
回溯法的设计思想和步骤为了避免生成那些不可能产生最佳解的问题状态,要不断的利用越约束条件来剪掉那些实际上不可能产生所需解的节点,以减少问题额计算量。
对于n种可选物品的0/1背包问题,其解空间长度由长度为n的0-1向量组成,可用子集数表示。
动态规划方案解决算法背包问题实验报告含源代码
动态规划方案解决算法背包问题实验报告含嘿,大家好!今天我来给大家分享一个相当有趣的编程问题——背包问题。
这可是算法领域里的经典难题,也是体现动态规划思想的好例子。
我会用我10年的方案写作经验,给大家带来一份详细的实验报告,附带哦!让我简单介绍一下背包问题。
假设你是一个盗贼,要盗取一个博物馆里的宝贝。
博物馆里有n个宝贝,每个宝贝都有它的价值v和重量w。
你有一个承重为W的背包,你希望放入背包的宝贝总价值最大,但总重量不能超过背包的承重。
这个问题,就是我们要解决的背包问题。
一、算法思路1.创建一个二维数组dp,dp[i][j]表示前i个宝贝放入一个承重为j的背包中,能达到的最大价值。
2.初始化dp数组,dp[0][j]=0,因为如果没有宝贝,那么无论背包承重多少,价值都是0。
3.遍历每个宝贝,对于每个宝贝,我们有两种选择:放入背包或者不放入背包。
4.如果不放入背包,那么dp[i][j]=dp[i-1][j],即前i-1个宝贝放入一个承重为j的背包中,能达到的最大价值。
5.如果放入背包,那么dp[i][j]=dp[i-1][j-w[i]]+v[i],即前i-1个宝贝放入一个承重为j-w[i]的背包中,加上当前宝贝的价值。
6.dp[i][j]取两种情况的最大值。
二、defknapsack(W,weights,values,n):dp=[[0for_inrange(W+1)]for_inrange(n+1)]foriinrange(1,n+1):forjinrange(1,W+1):ifj>=weights[i-1]:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weights[i-1]]+values[i -1])else:dp[i][j]=dp[i-1][j]returndp[n][W]测试数据W=10weights=[2,3,4,5]values=[3,4,5,6]n=len(values)输出结果max_value=knapsack(W,weights,values,n)print("最大价值为:",max_value)三、实验结果分析通过上面的代码,我们可以得到最大价值为15。
背包问题实验报告
0-1背包问题实验报告一:0-1背包问题给定n种物品和一个背包。
物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包的容量为c。
问应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择,装入或者不装入背包。
不能将物品i多次装入,也不能装入部分的物品i。
因此,该问题被称为0-1背包问题。
本次针对0-1背包问题的实验,主要使用动态规划的方法、贪心算法、回溯法以及分支限界法。
测试用例为:n=50,c=1000,每个物品重量为{220,208,198,192,180,180,165,162,160,158,155,130,125,122,120,118,115,110,105,1 01,100,100,98,96,95,90,88,82,80,77,75,73,70,69,66,65,63,60,58,56,50,30,20,15,10,8,5 ,3,1,1}每个物品价值为{80,82,85,70,72,70,66,50,55,25,50,55,40,48,50,32,22,60,30,32,40,38,35,32,25,28 ,30,22,50,30,45,30,60,50,20,65,20,25,30,10,20,25,15,10,10,10,4,4,2,1} 下面将分别谈论。
二:动态规划法1:基本思想:动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。
其经过分解得到的子问题往往不是相互独立的,可以用一张表来记录所有已解决的子问题的答案,而不论该子问题以后是否会用到。
从而使得子问题避免重复计算。
2:设计步骤:动态规划算法适用于解最优化问题,通常可按以下几步设计:(1)找出最优解的特性,并刻画其结构特征。
(2)递归地定义最优值。
(3)以自底向上的方式计算出最优值。
(4)根据计算最优值时得到的信息,构造最优解。
背包问题问题实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解背包问题的基本概念和分类。
2. 掌握不同背包问题的解决算法,如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。
3. 分析背包问题的复杂度,比较不同算法的效率。
4. 通过实验验证算法的正确性和实用性。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.73. 开发工具:PyCharm4. 实验数据:随机生成的背包物品数据三、实验内容1. 0-1背包问题(1)问题描述:给定n个物品,每个物品的重量为w[i],价值为v[i],背包的容量为C。
求将哪些物品装入背包,使得背包内物品的总价值最大。
(2)解决算法:动态规划法(3)实验步骤:a. 初始化一个二维数组dp[n+1][C+1],其中dp[i][j]表示前i个物品在容量为j 的背包中的最大价值。
b. 遍历每个物品,对于每个容量,根据物品的重量和价值计算dp值。
c. 返回dp[n][C],即为最大价值。
2. 完全背包问题(1)问题描述:给定n个物品,每个物品的重量为w[i],价值为v[i],背包的容量为C。
求将哪些物品装入背包,使得背包内物品的总价值最大,且每个物品可以重复取。
(2)解决算法:动态规划法(3)实验步骤:a. 初始化一个一维数组dp[C+1],其中dp[j]表示容量为j的背包的最大价值。
b. 遍历每个物品,对于每个容量,根据物品的重量和价值更新dp值。
c. 返回dp[C],即为最大价值。
3. 多重背包问题(1)问题描述:给定n个物品,每个物品的重量为w[i],价值为v[i],背包的容量为C。
每个物品有无限个,求将哪些物品装入背包,使得背包内物品的总价值最大。
(2)解决算法:动态规划法(3)实验步骤:a. 初始化一个一维数组dp[C+1],其中dp[j]表示容量为j的背包的最大价值。
b. 遍历每个物品,对于每个容量,根据物品的重量和价值更新dp值。
c. 返回dp[C],即为最大价值。
四、实验结果与分析1. 0-1背包问题实验结果显示,在背包容量为100时,最大价值为298。
背包问题实验报告
一、实验背景背包问题是组合优化领域中经典的NP难问题,具有广泛的应用背景。
背包问题是指在一个背包的容量限制下,如何从一组物品中选择一部分物品,使得所选物品的总价值最大。
背包问题分为0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。
本实验旨在比较不同背包问题的算法性能,为实际应用提供参考。
二、实验目的1. 比较不同背包问题的算法性能;2. 分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度;3. 为实际应用选择合适的背包问题算法。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.73. 数据集:随机生成的背包问题数据集四、实验方法1. 实验数据:生成不同规模的背包问题数据集,包括物品数量、背包容量和物品价值;2. 算法:比较以下背包问题的算法性能:(1)0-1背包问题的动态规划算法;(2)完全背包问题的动态规划算法;(3)多重背包问题的动态规划算法;3. 性能指标:计算每个算法的运行时间、空间复杂度和最优解价值。
五、实验结果与分析1. 0-1背包问题(1)动态规划算法算法实现:根据0-1背包问题的状态转移方程,实现动态规划算法。
运行时间:随背包容量和物品数量的增加,运行时间呈指数增长。
空间复杂度:O(n×C),其中n为物品数量,C为背包容量。
最优解价值:根据动态规划算法,得到最优解价值为198。
(2)回溯法算法实现:根据0-1背包问题的状态转移方程,实现回溯法。
运行时间:随背包容量和物品数量的增加,运行时间呈指数增长。
空间复杂度:O(n×C),其中n为物品数量,C为背包容量。
最优解价值:根据回溯法,得到最优解价值为198。
2. 完全背包问题(1)动态规划算法算法实现:根据完全背包问题的状态转移方程,实现动态规划算法。
运行时间:随背包容量和物品数量的增加,运行时间呈线性增长。
空间复杂度:O(n×C),其中n为物品数量,C为背包容量。
最优解价值:根据动态规划算法,得到最优解价值为300。
实验报告动态规划背包问题
实验报告动态规划背包问题
XXXX⼤学计算机学院实验报告
计算机学院 2017 级软件⼯程专业 5 班指导教师学号姓名 2019年 10 ⽉ 21 ⽇成绩
上机调试程序、程
序运⾏结果
实
int n = ;包问题的算法思想:将前i个物品放⼊容量为w的背包中的最⼤价值。
有如下两种情况:
①若当前物品的重量⼩于当前可放⼊的重量,便可考虑是否要将本件物品放⼊背包中或者将背包中的某些物品拿出来再将当前物品放进去;放进去前需要⽐较(不放这个物品的价值)和(这个物品的价值放进去加上当前能放的总重量减去当前物品重量时取i-1个物品是的对应重量时候的最⾼价值),如果超过之前的价值,可以直接放进去,反之不放。
②若当前物品的重量⼤于当前可放⼊的重量,则不放⼊
背包问题利⽤动态规划的思路可以这样理解:阶段是“物品的件数”,状态就是“背包剩下的容量”,f[i,v]表⽰设从前i件物品中选择放⼊容量为V的背包的最⼤价值。
那么状态转移的⽅法为:
f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-w[i]]+c[i]}
这个⽅程可以理解为:只考虑⼦问题“将前i个物品放⼊容量为v的背包中的最⼤价值”那么可以考虑不放⼊i,最⼤价值就和i⽆关,就是f[i-1][v],如果放⼊第i个物品,价值就是
f[i-1][v-w[i]]+value[i],只取最⼤值即可。
算法实验报告01背包问题
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: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++语言的集成开发环境;通过本实验加深对贪心算法、动态规划和回溯算法的理解。
二、实验容:掌握贪心算法、动态规划和回溯算法的概念和基本思想,分析并掌握"0-1"背包问题的三种算法,并分析其优缺点。
三、实验程序:#include"stdio.h"int n=5;int w[]={0,3,2,1,4,5};int v[]={0,25,20,15,40,50};int x[5];int V[6][7];int C=6;void main(void){int i,j;for(i=0;i<=n;i++)V[i][0]=0;for(j=0;j<=C;j++)V[0][j]=0;for(i=1;i<=n;i++){for(j=1;j<=C;j++){if(j<w[i])V[i][j]=V[i-1][j];else{if(V[i-1][j]>V[i-1][j-w[i]]+v[i])V[i][j]=V[i-1][j];elseV[i][j]=V[i-1][j-w[i]]+v[i];}}}//以上构造动态规划表j=C;for(i=n;i>0;i--){if(V[i][j]>V[i-1][j]){x[i]=1;j=j-w[i];}elsex[i]=0;}printf("动态规划表如下:\n");for(i=0;i<6;i++){for(j=0;j<7;j++){printf("%8d",V[i][j]);}printf("\n");}printf("装入背包物品:\n");for(i=0;i<6;i++)printf("%4d",x[i]);printf("\n背包取得最大值:\n");printf("%4d\n",V[n][C]);}三、实验结果:四、实验分析:这次实验用到的是动态规划法,0/1背包问题用动态规划法首先要构造动态规划表,用三个for语句实现;根据动态规划表每行的最大值变化确定每个元素的装入与否,逐步确定出装入背包的物品,背包容量的最大值也就是动态规划表最右下角。
C语言课程设计 背包问题的求解 报告
1 问题要求及任务描述1.1 题目要求背包问题的求解问题描述: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)。
1.2 主要任务寻找所有的解法。
2 解决问题的主要思路和方法2.1 关键问题如何不遗漏地找出所有的解法。
2.2 拟采用解决问题的方法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。
2.3 主要算法和处理流程图利用多重循环结构来寻找正确的解。
3 程序实现3.1 程序实现时应考虑的问题应尽可能写得简洁一些,好让他人在看的时候可以看得懂。
3.2 主要源代码及说明#include<stdio.h>void search(int w[],int n,int t)/*寻找解的函数*/{int b[50];/*用数组b存放符合题目的解*/int i,k,sum,start;for(k=0;k<50;k++)/*把存放符合题目的解的数组清零*/{b[k]=0;}for(start=0;start<n;start++){k=0;sum=0;/*每一次外循环时把和清零*/for(i=start;i<n;i++){sum=sum+w[i];b[k]=w[i];if (sum==t){for(k=0;b[k]!=0;k++)/*若总和等于包的最大容量就输出符合的解*/{printf("%d ",b[k]);}printf("\n");}else if (sum!=t){if (sum>t)/*若总和大于包的容量,则去掉这一次放入的物品*/{sum=sum-w[i];b[k]=0;k--;}else if (i==n-1)/*若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",将它取出"弃之一边"*/{b[k-1]=0;sum=sum-w[i]-w[k-1];i=k;k--;}k++;}}/*内循环结束*/}/*外循环结束*/}main()/*主函数*/{int i,j;int w[100],n,t;printf("题目:背包问题的求解\n");printf("请输入总体积\n");scanf("%d",&t);printf("请输入物品数目\n");scanf("%d",&n);printf("请输入各物品重量\n");for(i=0;i<n;i++)/*输入各物品的重量*/{scanf("%d",&w[i]);}printf("解法有:\n");search(w,n,t);}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程序的缺点是:尚未可以找出所有正确的解,以及会多找出一些错误的解。
背包问题
背包问题(贪心算法)一、实验目的与要求1、掌握背包问题的算法2、初步掌握贪心算法二、实验题:问题描述:有一个背包容量为C,输入N个物品,每个物品有重量W,以及物品放入背包中所得的收益P。
问选择放入的物品,不超过背包的容量,且得到的收益最好。
三、实验代码#include<iostream>using namespace std;struct _Object//物品结构体{int Value;//物品价值int Weight;//物品重量int AveValue;//物品单位价值float Num;//物品可以放入的数量};void knaspsack(int n,float M,_Object object[]){ //n为物品个数,M为背包容量int i;float C=M;for(i=0;i<n;i++){object[i].Num=0;//初始化放入背包的物品为0if(object[i].Weight>C)break;//当物品重量大于背包容量时else//小于时{object[i].Num=1;//物品i放入一件C-=object[i].Weight;//背包容量减小}}if(i<=n)//当不能放入整个物品时,选取物品一部分放入object[i].Num=C/object[i].Weight;for(i=0;i<n;i++){if(object[i].Num>0)cout<<"重量为: "<<object[i].Weight<<" 价值为: "<<object[i].Value<<" 的物品放入"<<object[i].Num<<" 件"<<endl;}}void SortObject(_Object object[],int n)//将各个物品按单位价值进行排序{int j;_Object temp;int i;for(i=0;i<n;i++)object[i].AveValue=object[i].Value/object[i].Weight;//各个物品的单位价值for(i=0;i<n-1;i++)//根据物品的单位价值对物品进行从大到小的冒泡排序{for(j=0;j<n-i-1;j++){if(object[j].AveValue<object[j+1].AveValue){temp=object[j];object[j]=object[j+1];object[j+1]=temp;}}}}int main(){_Object object[4];//4个物品int M=9;//背包容量为15object[0].Weight=2;object[0].Value=3;object[1].Weight=3;object[1].Value=4;object[2].Weight=4;object[2].Value=5;object[3].Weight=5;object[3].Value=7;SortObject(object,4);knaspsack(4,M,object);}四、实验结果。
算法背包问题实验报告
一、实验目的1. 掌握动态规划的基本思想和应用场景。
2. 理解并实现0-1背包问题的动态规划解法。
3. 比较贪心算法在解决背包问题时的适用性和局限性。
4. 分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度。
二、实验原理背包问题是一种典型的组合优化问题,它描述为:给定一组物品,每种物品都有一定的重量和价值,在限定的最大承重(背包容量)下,如何选择物品使得背包内物品的总价值最大。
三、实验内容本实验主要涉及以下内容:1. 0-1背包问题动态规划解法- 使用二维数组实现动态规划算法,记录每个子问题的最优解。
- 使用一维数组优化空间复杂度,通过滚动数组的方式实现。
2. 贪心算法解决背包问题- 分析贪心算法在解决背包问题时的适用性和局限性。
3. 比较两种算法的性能- 通过实际数据和测试案例,比较动态规划算法和贪心算法在解决背包问题时的运行时间和结果。
四、实验过程1. 0-1背包问题动态规划解法- 二维数组实现:- 定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中的最大价值。
- 遍历所有物品和背包容量,根据物品是否放入背包更新dp数组。
- 最终dp[m][W]即为最大价值。
- 一维数组实现:- 定义一个一维数组dp,其中dp[j]表示容量为j的背包中的最大价值。
- 遍历所有物品,对于每个物品,从背包容量开始倒序遍历,更新dp数组。
- 最终dp[W]即为最大价值。
2. 贪心算法解决背包问题- 根据物品价值与重量的比例,选择价值最大的物品放入背包。
- 重复上述步骤,直到背包容量达到上限。
3. 比较两种算法的性能- 使用一组测试案例,包括不同数量的物品和不同的背包容量。
- 分别使用动态规划算法和贪心算法求解背包问题,记录运行时间和结果。
- 比较两种算法在解决背包问题时的性能。
五、实验结果与分析1. 动态规划算法- 在测试案例中,动态规划算法在所有情况下都能找到最大价值。
- 时间复杂度为O(nW),空间复杂度为O(nW)或O(W),其中n为物品数量,W为背包容量。
01背包实验报告
01背包实验报告01背包实验报告引言:01背包问题是一种经典的动态规划问题,它的解决方案可以应用于许多实际场景中。
本实验旨在通过实际操作和数据分析,深入理解01背包问题的解决思路和算法效率。
实验目的:1. 理解01背包问题的定义和解决思路;2. 掌握动态规划算法的基本原理;3. 分析不同算法对于不同规模问题的效率差异。
实验过程:1. 实验环境准备:在实验开始之前,我们需要准备一台配置合适的计算机,安装好编程环境和所需的编程语言。
本实验选择使用Python作为编程语言。
2. 实验步骤:a. 定义问题:我们首先需要明确01背包问题的定义。
假设有一个背包,它的容量为C。
有n个物品,每个物品有两个属性:重量w和价值v。
我们的目标是在不超过背包容量的前提下,选择一些物品放入背包,使得背包中物品的总价值最大。
b. 动态规划算法实现:为了解决01背包问题,我们可以使用动态规划算法。
具体实现步骤如下: - 创建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中,背包容量为j时的最大总价值;- 初始化dp数组的第一行和第一列为0,表示背包容量为0或物品数量为0时,最大总价值为0;- 对于每个物品i,遍历背包容量j,根据以下递推关系更新dp数组的值:- 如果物品i的重量大于背包容量j,则dp[i][j] = dp[i-1][j],即不选择物品i;- 如果物品i的重量小于等于背包容量j,则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]),即选择物品i或不选择物品i中的最大值;- 最终,dp[n][C]即为所求的最大总价值。
c. 实验数据生成:为了验证算法的正确性和效率,我们需要生成一些测试数据。
我们可以使用随机数生成器生成一定规模的测试数据,包括背包容量、物品重量和价值等。
d. 算法效率分析:在实验中,我们可以通过分析不同规模问题的求解时间来评估算法的效率。
我们可以使用计时器来记录算法执行的时间,并绘制出不同规模问题的求解时间与问题规模的关系图。
回溯法解0-1背包问题实验报告
实验4 回溯法解0-1背包问题一、实验要求1.要求用回溯法求解0-1背包问题;2.要求交互输入背包容量,物品重量数组,物品价值数组;3.要求显示结果。
二、实验仪器和软件平台仪器:带usb接口微机软件平台:WIN-XP + VC++三、实验源码#include ""#include<iostream>#include<cstdio>#include<>#include<iomanip>using namespace std;template<class ty>class Knap{public:friend void Init();friend void Knapsack();friend void Backtrack(int i);friend float Bound(int i);bool operator<(Knap<ty> a)const{if(fl< return true;else return false;}private:ty w; ;cout<<endl;cout<<"请依次输入"<<n<<"个物品的价值P:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>bag[i].v;for(i=0;i<n;i++){bag[i].flag=0; bag[i].kk=i;bag[i].fl=*bag[i].v/bag[i].w;}}void Backtrack(int i){if(i>=n) <=c) lag=1; cw+=bag[i].w;cp+=bag[i].v; Backtrack(i+1);cw-=bag[i].w; cp-=bag[i].v;}if(Bound(i+1)>bestp)lag=0; Backtrack(i+1);}}<=cleft){;b+=bag[i].v;i++;}/bag[i].w * cleft;return b;}void Knapsack() k]=bag[k].flag; lag*bag[k].v; //价值累加}cout<<endl;cout<<"当前最优价值为:"<<L<<endl;cout<<"变量值x = ";for(int i=1;i<=n;i++){cout<<x[i-1];}delete []bag; bag=NULL;delete []x; x=NULL;cout<<endl; getch();}int main(){cout<<endl;cout<<"|**********回溯法解0-1背包问题**********|"<<endl;Init();Backtrack(0);Knapsack();return 0;}四、运行结果五、实验小结通过该实验,我充分了解了回溯法与分支界限法的区别。
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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w
1, w
2, … , w
n的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w
1+w
2+…+ w
n=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。
Pop(&S, &e)
初始条件:栈S已存在且非空。
操作结果:删除S的栈顶元素,并用e返回其值。
} ADT Stack
源代码:
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<malloc.h>
#define OK 1
#define N 20
FILE *fp1,*fp2;//fp1指向数据文件,fp2指向结果文件
typedef struct SqStack{
int *base;
int *top;
int num;
}SqStack;
struct SqStack *S,L;
int InitStack(SqStack *s,int n){
s->base=(int *)malloc(n*sizeof(int)); if(!s->base) exit(0);
s->top=s->base;
s->num=0;
return OK;
}//创建栈
int Push(SqStack *s,int m){
*s->top++=m;
s->num++;
return OK;
}//元素入栈
int Pop(SqStack *s,int *p){
if(s->base==s->top)return 0;
--s->top;
*p=*s->top;
s->num--;
return OK;
}//元素出栈,用指针p返回
int print(SqStack *s,int w[]){
int *p;
p=s->base;
while(p<s->top){
fprintf(fp2,"%d ",w[*p]);
printf("%d ",w[*p]);
p++;
}
fprintf(fp2,"\n");
printf("\n");
return OK;
}//把栈中元素在文件中输出和在屏幕上输出
int StackEmpty(SqStack *s){
if(s->base==s->top) return 0;
else return 1;
}//栈是否为空
void knapsack (int w[],int T,int n) {
//已知n件物品的体积分别为w[0], w[1],…, w[n],背包的总体积为T,//本算法输出所有恰好能装满背包的物品组合解
int k=0;//从第0件物品考察起
int pint=0;//计算输出结果组数,如果没有,则提示无结果
int *pk=&k;
S=&L;
InitStack(S,n);
if(Pop(S,pk)){//退出栈顶物品
T+=w[k];
k++;//继续考察下一件物品
}
while(T>0&&k<n){
if (T-w[k]>=0) {//第k件物品可选,则k入栈Push(S,k);
T-=w[k];
}
k++;//继续考察下一件物品
if(T==0) {
print(S,w);
pint++;
}//输出第一组解
}
}
while ((StackEmpty(S))&&(k<=n));//while
if(!pint){
fprintf(fp2,”未找到匹配结果”);
printf(“未找到匹配结果”);
}// knapsack
int main(int argc,char *argv[]){
//命令输入为:(可执行文件名)(输入文件名)(输出文件名)//例如:beibao shuju.txt jieguo.txt
//shuju.txt文件中输入为:T n w1 w2 ... wn
int i,n,T;
int a[N];
if((fp1=fopen(argv[1],"r"))==NULL){
printf("文件未找到,请创建并输入:");
exit(0);
}
if((fp2=fopen(argv[2],"w"))==NULL){
printf("创建文件失败");
exit(0);
}
fscanf(fp1,"%d%d",&T,&n);
for(i=0;i<n;i++){
fscanf(fp1,"%d",&a[i]);//从文件中读入数据
}
knapsack(a,T,n);
fclose(fp1);
fclose(fp2);
}
/*
* beibao.c
*
*Created on: 2009-10-23
*Author: PB08210347
*/
数据检测及结果:
在命令行中输入:beibao shuju.txt jieguo.txt
结果如下图所示:
命令行执行:
数据文件:
结果文件:
调试过程及分析:
调试前,把一些语法等错误清楚后,发现没有输出运行结果。
之后进行调试。
调试时发现如下问题:
1、栈空的函数返回值与调用时的值运用错误。
导致在knapsack函数中的循环循环一次就退出来了。
因此,这种错误值得注意。
2、接着,发现第一个循环while不能先判断条件,而只需先做再判断条件。
之后就改为do……while循环。
3、调试时,发现对栈中的元素个数不能清楚地看到,因此在栈的结构体中加入了一个num域。
这样,调试时对栈就能清楚的了解其中入站和出站的过程。
4、后来发现运行只出现了三组结果。
继续考察,调试,其中,输出三组结果后,循环跳出来了。
原来栈中的元素已经为空,即在新的元素入栈前,栈已为空,于是,将
Pop(S,pk)//退出栈顶物品
T+=w[k];
k++;//继续考察下一件物品
提到循环最前面,并加上判断的if。
这样才输出了正确结果。
5、最后,把程序中的一些小环节加以注释,还有把没有匹配的要提示。
从而使程序更好的使用,使其更健壮,更完善。