这是ACM中背包问题公认的好资料，希望对大家有用！

背包问题的贪心算法实现，简答易懂 if(m>=weight[i]) { value=value+profit[i]; m-=weight[i]; s[i]=1; } else if(m!=0) { value=value+profit[i]*(1.0*m/weight[i]); s[i]=1.0*m/weight[i]; m=0; } else break;

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背包问题课程设计.doc

用混合遗传算法求解背包问题 将贪婪修复方法与遗传算法相结合，构成混和遗传算法，并求解经典背包问题。

问题描述：给定一个容量为C的背包及n个重量为wi，价值 为p1的物品，要求把物品装入背包，是背包的价值最大， 此类问题为背包问题。物品或者装入背包，或者不装入背 包，称之为0/1被包问题 假设xi表示物品i被装入背包的情况，xi = 1表示物品装 入背包，xi = 0表示物品没装入背包，根据题目要求，有 下列约束函数 SUM(wi*xi) <= C,bestp = MAX(pi*xi) where 0 <= i < n 解决方法：0/1背包问题有多种解决方法，本实验用动态规 划，回溯，分支界限三种方法进行解题

0-1背包问题是经典的规划问题，采用Lingo实现非常简单。

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算法设计与分析实验报告，附已通过源码，供学习参考，共勉♪ 目录摘要如下： 1.问题描述 2.实验目的 3.实验原理 4.实验设计 （包括输入格式、算法、输出格式） 5.实验结果与分析 （除了截图外，实验结果还用图表进行了分析） 6.结论 7.程序源码

算法分析与设计实验报告书：回溯算法之背包问题。 实验目的和要求 （1）掌握回溯法的设计思想； （2）掌握解空间树的构造方法，以及在求解过程中如何存储求解路径； （3）考察回溯法求解问题的有效程度。 （4）设计可能解的表示方式，构成解空间树； （5）设计回溯算法完成问题求解； （6）设计测试数据，统计搜索空间的结点数； 实验内容：给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是wi， 其价值为vi，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大。