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

本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决0-1背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题 给定N个物品和一个背包。物品i的重量是Wi,其价值位Vi ，背包的容量为C。问应该如何选择装入背包的物品，使得放入背包的物品的总价值为最大？ 分析 显然，放入背包的物品，是N个物品的所有子集的其中之一。N个物品中每一个物品，都有选择、不选择两种状态。因此，只需要对每一个物品的这两种状态进行遍历。 解是一个长度固定的N元0,1数组。 套用回溯法子集树模板，做起来不要太爽！！！ 代码 '''0-1背包问题''' n = 3 # 物品数量 c = 30 # 包的载重量 w

用于解决多维背包问题经典常规数据集，测试算法时候用

背包九讲pdf资源

马尔可夫链蒙特卡洛-0/1背包问题 该资料库引用了该学科的最终：《蒙特卡洛算法和马尔可夫链中的特殊主题》 ，PESC / COPPE / UFRJ ，由 教授在2018年第一学期教授。 学生们： 关于 该存储库的目的是为0/1背包问题建立解决方案，也就是说，每个元素都可以或不可以不经过重复就出现在解决方案中。 开发的代码旨在评估涉及Markov Chains Monte Carlo的不同算法的结果和性能。 与伪多项式求解算法和贪婪算法（称为“爬山”）相比，本文涵盖的技术涉及不同冷却和过渡策略下的随机游走，Metropolis Hastings，模拟退火算法。 此外，该存储库还试图提出可能的场景，在这些场景中，马尔可夫链蒙特卡洛算法比确定性算法更具优势。 运行算法 所有算法都是使用编写的，并且在src目录中可用。 在data目录中，您可以找到一些可以由算法执行的问题。 涉及Mark

热心学姐来送福利啦，西北科技大学算法分析实验报告，

算法分析与设计 回溯法 背包问题 递归与迭代