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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的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 【输入形式】 第一行输入物品的个数n和背包容量C。 第二行输入每个物品的价值v[i]. 第三行输入每个物品的重量w[i] 【输出形式】 第一行输出最大价值。

时间: 2023-10-02 07:13:19 浏览: 214
这是一个经典的动态规划问题,可以用01背包问题的动态规划思想来解决。 首先,我们定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。 状态转移方程如下: 如果第i个物品的重量大于当前背包容量j,则不放入背包中,此时的最大价值为dp[i-1][j]。 如果第i个物品的重量小于等于当前背包容量j,则有两种选择: 1.不放入第i个物品,此时最大价值为dp[i-1][j]; 2.放入第i个物品,此时最大价值为dp[i-1][j-w[i]]+v[i]。 综上所述,状态转移方程为: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+v[i]) (j >= w[i]) dp[i][j] = dp[i-1][j] (j < w[i]) 最终的最大价值就是dp[n][C],其中n为物品个数,C为背包容量。 以下是Python代码实现:
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C语言3. 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的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 【输入形式】 第一行输入物品的个数n和背包容量C。 第二行输入每个物品的价值v[i]. 第三行输入每个物品的重量w[i] 【输出形式】 第一行输出最大价值。

好的,我明白了。这是一道动态规划的经典问题,可以使用0-1背包算法来解决。以下是代码实现: ```c #include <stdio.h> #define MAX_N 100 #define MAX_V 1000 int n; // 物品的个数 int C; // 背包的容量 int v[MAX_N + 1]; // 物品的价值 int w[MAX_N + 1]; // 物品的重量 int dp[MAX_N + 1][MAX_V + 1]; // dp[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 int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } int main() { // 输入物品的个数n和背包容量C scanf("%d%d", &n, &C); // 输入每个物品的价值v[i] for (int i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &v[i]); } // 输入每个物品的重量w[i] for (int i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &w[i]); } // 初始化dp数组 for (int i = 0; i <= n; i++) { dp[i][0] = 0; } for (int j = 0; j <= C; j++) { dp[0][j] = 0; } // 动态规划求解 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= C; 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 printf("%d\n", dp[n][C]); return 0; } ``` 希望能够帮到你!

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。编写算法实现选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大。c++

0-1背包问题是一个经典的动态规划问题。在C++中,可以使用一个二维数组dp来存储从第0到第i个物品,背包容量从0到j的最大价值。以下是一个简单的贪心策略和动态规划解决方案: ```cpp #include <vector> using namespace std; int knapSack(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val, int n) { vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(W + 1, 0)); for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int w = 1; w <= W; ++w) { if (wt[i - 1] <= w) { // 如果物品i的重量小于等于当前背包容量 dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - wt[i - 1]] + val[i - 1]); // 选择包含或不包含物品i } else { dp[i][w] = dp[i - 1][w]; // 如果物品i超出了背包容量,就不选 } } } return dp[n][W]; // 返回背包所能装下的最大价值 } ``` 在这个代码中,`knapSack`函数接收背包容量W、物品重量数组wt、物品价值数组val和物品数量n作为参数。内部的两个嵌套循环分别用于遍历每个物品和每个可能的背包容量。通过比较不包含当前物品的情况和包含当前物品的情况,找到最大的价值。
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