背包问题算法及并行源程序 背包问题算法及并行源程序

算法设计与分析--0-1背包问题，动态规划和贪心算法， 这只是一个上课的实验报告。

【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）。

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，共6件物品，物品的体积为{1，2，3，4，5，8}，那么可找到下列4组解：（1，2，3，4）、（1，4，5）、（2，3，5）、（2、8）。

主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

背包问题完整程序，vs2008编写，用了两种方法解决问题~~有详细注释

　　　问题可以描述为：给定一组共 n 个物品，每种物品都有自己的重量 wi, i=1~n 和价值 vi, i=1~n，在限定的总重量（背包的容量 C）内，如何选择才能使得选择物品的总价值之和最高。选择最优的物品子集放置于给定背包中，最优子集对应 n 元解向量(x1,…xn), 　　　为方便调试，采用文件输入，标准输出（或文件输出也可）的形式。数据输入的格式如下：每组测试数据 　　　包含 n+1 行，第 1 行为 C 和 n，表示背包容量为 C 且有 n 个物品，接下来 n 行为这 n 个物品的重量 wi 和价值vi。背包容量和物品重量都为整数。n, C , wi, vi 范围如上所述。 输出两行。第一行为所选物品的最大价值之和，第二行后为装入背包的物品所对应的 n 元最优解向量(x1,…xn), xi∈{0 或1}，每行以"i xi"形式输出。

变邻域搜索求解0-1背包问题（C++代码），很好的学习资源，适合用来学习启发式算法

实验目的：0/1背包问题的回溯算法设计 实验原理：回溯算法设计。 实验要求：基本掌握回溯算法设计的原理方法。熟练掌握VC++中编程实现算法的常用技术和方法。 算法思想:　 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ui,背包的容量为C. 问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? 分析: 0-1背包是子集合选取问题,一般情况下0-1背包是个NP问题. 第一步　确定解空间：装入哪几种物品 第二步　确定易于搜索的解空间结构： 可以用数组p,w分别表示各个物品价值和重量。 用数组x记录，是否选种物品 第三步　以深度优先的方式搜索解空间，并在搜索的过程中剪枝

01背包问题,四种方法(动态规划、贪心、回溯、分支限界)