详细的背包问题和超市找零问题的解说， 代码详细，注释清除，方便使用

主要介绍了Python基于回溯法子集树模板解决0-1背包问题,简单描述了0-1背包问题并结合具体实例形式分析了Python使用回溯法子集树模板解决0-背包问题的具体实现技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python基于动态规划算法解决01背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 在01背包问题中，在选择是否要把一个物品加到背包中，必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较，这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题，使用动态规划来解决。n=5是物品的数量，c=10是书包能承受的重量，w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量，v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值，先把递归的定义写出来： 然后自底向上实现，代码如下： def bag(n,c,w,v): res=[[-1 for j in range(c+1)] for i in range(n+1

贪婪法解决01背包问题贪婪法解决01背包问题贪婪法解决01背包问题贪婪法解决01背包问题

背包问题算法代码C语言实现

算法效果较为良好，实现背包问题价值最大，采用遗传算法实现的比较不错的结果

背包问题作为一个经典问题，用matlab和遗传算法进行解决

对于学习遗传算法的同志们确实是一个参考的好资料！

经典的非线性规划算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力较强，但是全局搜索能力比较弱。遗传算法采用选择交叉变异进行搜索，全局搜索能力较强，但是局部搜索能力弱。本代码结合了两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，已得到全局最优解。

MATLAB 蚁群算法求解背包问题，确定可用