五大常用算法-动态规划,分治,递归,贪心,回溯

装载问题描述如下：有一批共n个集装箱要装上载重量为c的轮船，其中集装箱i的重量为wi。找出一种最优装载方案，将轮船尽可能装满，即在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。

递归法和回溯法文.pdf

回溯算法1.概念2.基本思想3.用回溯法解题的一般步骤：4. 实例：解决N皇后问题 1.概念 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。 回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。 2.基本思想 在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探

人工智能中N皇后问题回溯法爬山算法的实现及性能分析。包含源代码和分析数据。

课程的随堂作业，C语言的，用dev就能运行，萌新代码，勿喷，仅仅帮助不想写作业的朋友方便一下，反正老师也不会仔细检查的

C语言分治算法求解30枚银币中的某枚假币，简单而言，30枚银币中有1枚假币，该假币的重量比其他29枚银币的重量小1，先将30枚银币平分成两部分，各15枚，分别称重，重量小的那一半银币中必然包含假币，然后再分成两部分，依次类推，直至最后剩下两枚银币，称重后重量小的那一枚即为假币。

本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题 给定 n 个作业，每一个作业都有两项子任务需要分别在两台机器上完成。每一个作业必须先由机器1 处理，然后由机器2处理。 试设计一个算法找出完成这n个任务的最佳调度，使其机器2完成各作业时间之和达到最小。 分析： 看一个具体的例子： tji 机器1 机器2 作业1 2 1 作业2 3 1 作业3 2 3 最优调度顺序：1 3 2 处理时间：18 这3个作业的6种可能的调度方案是1,2,3；1,3,2；2,1,3；2,3,1；3,1,2；3,2,1； 它们所相应的完成时间和分别是19，18，

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

【问题描述】每次都是优化选出一个元素（分组后的中位数）为划分基准，在线性时间内寻找第i小元素。提示：分组时的组的个数为n/5的向下取整；分组后的中位数取第（num_group/2向上取整）小的元素。 【输入形式】在屏幕上输入若干整数，各数间都以一个空格分隔。再输入要寻找的元素是数组从小到大顺序中第几个位置。 【输出形式】第一次划分基准元素，和数组从小到大顺序中要寻找的那个位置的元素。 【样例1输入】 2 9 8 0 7 10 1 12 3 14 5 13 6 11 4 3 【样例1输出】 7 2 【样例1说明】 输入：15个整数，以空格分隔。要寻找第3小元素。 输出：7表示第一划分基准元素为7，2表示第3小元素为2。