• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>
            voip
            風的方向
            厚德致遠,博學敦行!
            posts - 52,comments - 21,trackbacks - 0
                           在別人眼里輕而易舉的的事情落在自己身上可能比登天還要難!!
                            0-1背包問題:給定n中物品和一個背包。物品i的重量是wi,價值為vi,背包的容量為c。問如何選擇裝入背包中的武平,使得裝入背包中的物品價值最大?
                           書上有一行行的算式,證明最優子結構性質和構造遞歸關系。我沒怎么看明白最優子結構,但是我能看懂遞歸關系式!!我記得當時老師叫我們的時候我自己想了好幾天才想明白這個遞歸式,但是始終覺得有點虛,借此我再寫一下!
                           設數組m(i,j)代表背包容量為j,可選物品為i,i+1,..n時的最優解(這里的最優解指的是選擇方案,并非正真的最優值),顯然m(1,c)是0-1背包問題的解(這里是書上的錯誤,應該是m[1]中的最大值!!我后來才發現的。。)。這種定義雖然比較拗口,但是還是可以接受的,其實我們也可以這么定義m[i][j],代表背包容量為j,當前選擇物品為a[i]時的最優解,顯然m數組中第n行的最大值是0-1背包問題的解!!

            第一種定義的遞歸式如下:
                                                           1
               m[i][j]=max{m[i+1][j],m[i+1][j-wi]+vi}  j>=wi;    m[i][j]=m(i+1,j)   0<=j<wi

            第二種定義的遞歸式如下:
                                          0                  1
               m[i][j]=max{m[i-1][j],m[i-1][j-wi]+vi}    j>=wi;    m[i][j]=m(i-1,j)   0<=j<wi

            代碼如下:
            #include<stdio.h>
            #include
            <iostream>
            #include
            <string.h>
            using namespace std;

            int max(int x,int y)
            {
                
            if(x>y)
                    
            return x;
                
            return y;
            }


            int min(int x,int y)
            {
                
            if(x>y)
                    
            return y;
                
            return x;
            }


            template 
            <class Type>     
            void Knapsack(Type *v,int *w,int c,int n,Type m[][20])//構造m,最優取舍方案函數!!
            {
                
            int i,j;
                
            int jMax=min(w[n]-1,c);

                
            for(j=0;j<=jMax;j++)
                    m[n][j]
            =0;

                
            for(j=w[n];j<=c;j++)
                    m[n][j]
            =v[n];

                
            for(i=n-1;i>=1;i--)
                
            {
                    jMax
            =min(w[i]-1,c);

                    
            for(j=0;j<jMax;j++)
                        m[i][j]
            =m[i+1][j];

                    
            for(j=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]);
            */
            //這里是書上的一個錯誤,并不是m[1][c]就是0-1背包問題的解,事實上m[1]上的所有解都有可能!!
                
            //所以還是應該把m[1]上的所有最優構造都算出來,然后去最大值
            }


            template 
            <class Type>                            //構造x數組函數
            void Traceback(Type m[][20],int *w,int c,int n,int x[])
            {
                
            int i;
                
            for(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;
            }

            int main()
            {
                
            int w[10],v[10],x[10],m[20][20],c,n,max,c0;
                
            int i,j;

                
            while(scanf("%d",&n)!=EOF)
                
            {
                    max
            =0;
                    memset(m,
            0,sizeof(m));
                    
            for(i=1;i<=n;i++)
                    
            {
                        scanf(
            "%d %d",&w[i],&v[i]);
                    }

                    scanf(
            "%d",&c);

                    Knapsack(v,w,c,n,m);    
            //構造最優取舍方案
                    
                    
            for(i=1;i<=c;i++)
                    
            {
                        
            if(m[1][i]>max)
                        
            {
                            max
            =m[1][i];
                            c0
            =i;
                        }

                    }

                    Traceback(m,w,c0,n,x);        
            //構造x數組
                    
                    printf(
            "最優矩陣如下:\n");
                    
            for(i=1;i<=n;i++)
                    
            {
                        
            for(j=0;j<=c;j++)
                            printf(
            "%d ",m[i][j]);
                        printf(
            "\n");
                    }

                    
                    printf(
            "方案如下:\n");
                    
            for(i=1;i<=n;i++)
                        printf(
            "%d ",x[i]);
                    printf(
            "\n");
                }

                
            return 0;
            }

            運行結果如下:

                
                           第二種遞歸思路下的代碼和運行過程我就不寫,就初始化和遞歸次序不同!!
                           我一個同學經常跟我說,以后自己有孩子,一個賺了1000給我花100,一個賺了10000給我花200,我還是跟著賺1000的吧!!其實問題不在別人,而在自己,努力就成!!!我受益匪淺。。。
            posted on 2010-09-11 16:32 jince 閱讀(1847) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法設計與分析
            哈哈哈哈哈哈
            久久亚洲av无码精品浪潮| 国产亚洲精品久久久久秋霞| 久久乐国产精品亚洲综合| 韩国无遮挡三级久久| 久久国产精品无码一区二区三区 | 久久被窝电影亚洲爽爽爽| 伊人久久无码中文字幕| 97久久婷婷五月综合色d啪蜜芽| 合区精品久久久中文字幕一区| 国产成人无码精品久久久免费| 国产精品久久久久久福利69堂| 99久久综合狠狠综合久久止| 久久亚洲国产成人精品性色| 久久99热只有频精品8| 亚洲综合婷婷久久| 久久A级毛片免费观看| 伊人情人综合成人久久网小说| 久久永久免费人妻精品下载| 亚洲精品蜜桃久久久久久| 久久中文字幕精品| 人妻丰满AV无码久久不卡| 国产麻豆精品久久一二三| 久久最近最新中文字幕大全| 国内精品免费久久影院| 亚洲国产精品综合久久网络| 亚洲国产成人久久综合一区77| 久久久久久久久久久久久久 | 国产午夜电影久久| 久久se这里只有精品| 久久乐国产综合亚洲精品| 久久99精品国产自在现线小黄鸭| 久久免费精品视频| 亚洲精品午夜国产va久久| 99久久久国产精品免费无卡顿 | 国产69精品久久久久APP下载 | 狠狠色婷婷综合天天久久丁香| 久久精品国产一区二区三区不卡| 久久久亚洲AV波多野结衣| 中文字幕亚洲综合久久2| 久久线看观看精品香蕉国产| 精品久久无码中文字幕|