用回溯法实现子集和问题的完整代码
2021-11-17 21:54:21 3.34MB 回溯法 子集和问题
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5-1 子集和问题 问题描述:子集和问题的一个实例为。其中,S={x1,x2,...,xn}是一个正整数的集合,c是一个正整数 。 子集和问题判定是否存在S 的一个子集S1,使得子集里的元素之和为c 试设计一个解子集和问题的回溯法。 算法设计:对于给定的正整数的集合S={x1,x2,...,xn}和正整数c,计算S的一个子集S1,使得子集里的元素之和为c。 数据输入:由文件input.txt提供输入数据。文件第1行有2个正整数n和c,n表示S的大小,c是子集和的目标值。 接下来的1行中,有n个正整数,表示集合S中的元素。 结果输出:将子集和问题的解输出到文件output.txt。当问题无解时,输出"No Solution!"。 输入文件示例 输出文件示例 input.txt output.txt 5 10 2 2 6 2 2 6 5 4
2021-11-17 21:50:13 2KB 子集和问题
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S是一个整数集合,S={x1,x2,...,xn},c是一个整数。这里集合元素xi(1<=i<=n)和c都是整数,可能为负。 子集和问题就是:判断是否存在S的一个子集S1,使得: 使得x∈S1,∑x=c 对S集合子集树采用深度优先的顺序进行搜索,子集树从上到下每层标示着S集合中每个从左到右元素“选”或者“不选”(左1右0)。 试着用回溯算法设计解子集和问题。 Input 第一行2个数:正整数n和整数c。n表示S集合的大小,c是子集和的目标值,接下来一行中,有n个整数,表示集合S中的元素。 Output 将子集和问题的解输出,当无解时,输出"No Solution"(注意No Solution的大小写,空格,无标点)。 注意:依据S集合元素从左到右依次来画子集树,因此子集树唯一。 若存在多种子集和问题的解时,只输出在这个唯一的子集树按深度优先方向遇到的第一个解,这样保证解的唯一性,利于评判。 如:5 10 2 2 6 3 3 这里,2+2+6=10,2+2+3+3=10,但只输出2 2 6 如:5 10 2 2 3 3 6 只输出2 2 3 3 又如:5 -30 2 -2 6 -30 -3 只输出2 -2 -30 Sample Input 5 10 2 2 6 5 4 Sample Output 2 2 6
2021-11-17 21:46:39 664B 回溯法 子集数
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子集和问题的一个实例为〈S,c〉。其中,S={x1,x2,…,xn}是一个正整数的集合,c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1,使得 ∑x=c, (其中x∈S1)。试设计一个解子集和问题的方法。你可以假设处理范围不超出int型。 Input 测试数据第1 行有2个正整数n和c,n 表示S 的大小(n<=25),c是子集和的目标值(0
2021-11-17 21:08:49 1024B 算法 C C++ 编程
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给定一个n个整数的集合X={x1,x2....xn}和整数y,找出和等于y的X的子集Y.
2021-11-15 22:40:32 2KB 回溯法
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试设计一个用回溯法搜索子集空间树的函数。该函数的参数包括结点可行性判定函数和上界函数等必要的函数,并将此函数用于解0-1背包问题。 0-1 背包问题描述如下:给定n 种物品和一个背包。物品i的重量是wi,其价值为vi ,背包的容量为C。应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? 在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有2 种选择,即装入背包或不装入背包。不能将物品i 装入背包多次,也不能只装入部分的物品i。
2021-11-04 18:12:48 1KB 回溯
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有序子集期望最大化(OSEM)迭代算法是近年来发展较快的一种迭代类算法。但该算法在迭代过程中容易产生条纹状伪影、金属伪影或者散射伪影。构造了平滑约束矩阵作为先验信息引入到重建迭代过程, 建立了一种平滑约束OSEM(SC-OSEM)迭代重建算法。分别将中值滤波、全变差最小(TVM)方法作为平滑约束条件, 通过数值模拟, 针对不完备理想投影数据、含金属不完备投影数据、含噪声不完备投影数据三种情况, 重建出了与原始模型一致性较好的计算机层析成像技术(CT)图像, 比单独OSEM迭代算法重建质量高, 并且发现中值滤波约束重建图像的整体噪声较小, TVM算法使金属边界更清晰, 表明SC-OSEM迭代重建算法是一种精度高、适应性较强的CT重建算法。
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论文示例 1 的实现,Au 和 Beck (2001) - 通过子集模拟估计高维度中的小故障概率。 主文件是“ MCS_SS_linosc.m”: 子集模拟方法包含在文件“SS.m”中,修改后的 Metropolis 算法包含在“MMA.m”中。 为了进行比较,还在文件“ MCS.m”中提供了粗略的蒙特卡洛模拟方法。
2021-10-17 15:53:45 54KB matlab
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【单峰子集分离的迭代算法】 概念:
2021-10-16 15:59:30 5.59MB 非监督学习 机器学习 模式识别 哈工大
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