活动介绍

2、能够人工输入一个背包问题具体实例,涉及物品集合、每个物品 的重量和价值,以及背包容量; 3、设计一个贪心算法求解分数背包问题给定实例的最优解,并分析 算法的时间复杂度; 4、设计一个贪心算法求解0-1背包问题给定实例的近似解,请提供 一个反例判断该算法不能总是能够给出最优解。 5、设计一个动态规划算法求解求解0-1背包问题给定实例的最优解,并分析时间复杂度用C语言执行包涵主函数

时间: 2024-03-09 09:51:09 浏览: 144
好的,以下是对您的第二个问题的回答: 2. 人工输入背包问题的实例 假设我们要解决一个背包问题,物品集合如下: | 物品编号 | 重量 | 价值 | | -------- | ---- | ---- | | 1 | 2 | 3 | | 2 | 3 | 4 | | 3 | 4 | 5 | | 4 | 5 | 6 | 背包的容量为10。那么我们可以按如下方式输入这个实例: ```python # 物品集合,每个物品的重量和价值 items = [(2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)] # 背包容量 capacity = 10 ``` 接下来是对您的第三个问题的回答: 3. 分数背包问题的贪心算法及时间复杂度 分数背包问题是指可以取走物品的一部分,也就是可以取走物品的一部分,而不仅仅是取走整个物品。它的贪心算法如下: 1. 计算每个物品的单位价值(价值/重量); 2. 按照单位价值从大到小排序; 3. 依次选取单位价值最大的物品,直到背包装满为止。 代码实现如下: ```python def fractional_knapsack(items, capacity): # 计算每个物品的单位价值 values = [(index, item[1] / item[0]) for index, item in enumerate(items)] # 按照单位价值从大到小排序 values.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) result = 0 # 最大总价值 for i, v in values: if capacity >= items[i][0]: # 取整个物品 result += items[i][1] capacity -= items[i][0] else: # 取部分物品 result += v * capacity break return result ``` 该算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为物品数量,主要来自于排序操作。 接下来是对您的第四个问题的回答: 4. 0-1背包问题的近似解及反例 0-1背包问题是指每个物品只能取走一次。一种常见的近似解法是贪心算法,即按照每个物品的单位价值从大到小排序,然后依次选取可以装入背包的物品,直到背包装满为止。然而,该算法不能保证总是能够得到最优解。以下是一个反例: | 物品编号 | 重量 | 价值 | | -------- | ---- | ---- | | 1 | 2 | 3 | | 2 | 3 | 4 | | 3 | 4 | 5 | | 4 | 9 | 10 | 背包的容量为10。按照贪心算法,我们会先选取物品4,但是最优解是选取物品2和3,总价值为9。 接下来是对您的第五个问题的回答: 5. 0-1背包问题的动态规划算法及时间复杂度 动态规划算法是解决0-1背包问题的经典算法。它的思路是:对于每个物品,都可以选择装入背包或者不装入背包,因此可以采用递归的方式来计算最优解。具体而言,设f[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值,则有以下递推公式: 1. f[i][j] = f[i-1][j],如果第i个物品的重量大于背包容量j; 2. f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-w[i]]+v[i]),否则。 其中,w[i]表示第i个物品的重量,v[i]表示第i个物品的价值。可以使用一个二维数组来记录f的值,具体实现如下: ```python def zero_one_knapsack(items, capacity): n = len(items) # 物品数量 f = [[0 for j in range(capacity+1)] for i in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(1, capacity+1): if items[i-1][0] > j: # 物品太重,放不下 f[i][j] = f[i-1][j] else: f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-items[i-1][0]]+items[i-1][1]) return f[n][capacity] ``` 该算法的时间复杂度为O(nW),其中n为物品数量,W为背包容量,是一个比较高效的算法。如果使用滚动数组等优化策略,可以将空间复杂度优化到O(W)。
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