棋盘覆盖+循环赛+矩阵连乘+流水线工作调度+01背包+活动安排六种算法

问题描述：给定一个容量为C的背包及n个重量为wi，价值 为p1的物品，要求把物品装入背包，是背包的价值最大， 此类问题为背包问题。物品或者装入背包，或者不装入背 包，称之为0/1被包问题 假设xi表示物品i被装入背包的情况，xi = 1表示物品装 入背包，xi = 0表示物品没装入背包，根据题目要求，有 下列约束函数 SUM(wi*xi) <= C,bestp = MAX(pi*xi) where 0 <= i < n 解决方法：0/1背包问题有多种解决方法，本实验用动态规 划，回溯，分支界限三种方法进行解题

目录 第一讲 01背包问题 第二讲 完全背包问题 第三讲 多重背包问题 第四讲 混合三种背包问题 第五讲 二维费用的背包问题 第六讲 分组的背包问题 第七讲 有依赖的背包问题 第八讲 泛化物品 第九讲 背包问题问法的变化 附录一：USACO中的背包问题 附录二：背包问题的搜索解法

1）一个简化的背包问题：一个背包能装总重量为 tota1_m，现有 n 个物件，其重量分别为（W1、W2、…、Wn）。问能否从这 n 个物件中挑选若干个物件放入背包中，使其总重量正好为 T ？若有解则给出全部解，否则输出无解。 1）输入要求：从键盘输入依次输入n种物体的重量w1、w2、…、wn和价值p1、p2、…、pn，输入背包总重量T。重量和价值在同一行。 2）功能要求：一个背包能装入物品的总重量为T，现有n种物品，每种物品若干件，每种物品的重量分别为w1、w2、…、wn，且每件对应的价值分别为p1、p2、…、pn。编写法实现从这n种物品中挑选若干件，每种物品根据自己的存货可选若干件，使其重量之和不超过T而走总价值最大。 3）01背包问题

计算机算法设计与分析 课后习题 计算机算法设计与分析 课后习题

回溯法和动态规划法解01背包问题，控制台应用程序，代码没有编译完成，请自行编译

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

《算法综合实验》实验报告.docx

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)