回溯法思想和案例(旅行售货员问题,装载问题, 0-1背包问题,图的m着色问题)。 算法课使用的ppt,可结合我的博客算法专栏一起看。有详细代码。

C++ 动态规划算法实现0-1背包问题 包含了代码、算法分析、测试文件和结果，非常详尽，值得拥有！

C#实现-动态规划-01背包问题(Knapsack)，代码根据软考书籍中C代码的内容改写，已调试使用无误。

动态规划之完全背包问题。 完全背包是在N种物品中选取若干件（同一种物品可多次选取）放在空间为V的背包里，每种物品的体积为C1，C2，…，Cn，与之相对应的价值为W1,W2，…，Wn.求解怎么装物品可使背包里物品总价值最大。

本文实例讲述了C++动态规划之背包问题解决方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 问题描述： 背包的最大容量为W,有N件物品，每件物品重量为w,价值为p，怎样选择物品能使得背包里的物品价值最大？ 输入： 10 3   (W,N) 4 5   (w,p) 6 7   (w,p) 8 9   (w,p) 实现代码： #include #define THING 20 #define WEIGHT 100 int arr[THING][WEIGHT]; /* 背包容量为weight，依次尝试1 - thing 物品时的最大价值 */ int price[100]; /*

给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi，背包的容量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选 择：装入或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包的 容量c，背包的容积d，物品的个数n。接下来的n行表示n个物品的重量、 体积和价值。输出为最大的总价值。

该程序用C++实现，是对简单的回溯法解决01背包问题的改进，通过加一个剪枝函数condition 可大大减少递归的次数，达到较大程度提高效率的目的。

实验目标实验目标： （1）掌握用动态规划方法求解实际问题的基本思路。 （2）进一步理解动态规划方法的实质，巩固设计动态规划算法的基本步骤。 实验任务： (1) 实现0-1背包问题的动态规划算法

本算法用遗传算法和贪婪算法解决了背包问题，产生解得方法用贪婪算法，然后引入了一个错解的修复算法，搜索的时候用遗传算法。保证了快速收敛和解的完备性。包含源程序，算法介绍以及一份详细的报告，希望对读者有很大的帮助

适合初入算法的朋友们