C#实现-动态规划-01背包问题(Knapsack)，代码根据软考书籍中C代码的内容改写，已调试使用无误。

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

xkcd_背包 解决 入门 克隆 reop git clone 安装依赖 bundle install 运行规范 rspec 使 CLI 可执行 chmod +x bin/cli 命令行使用 bin/cli -f 或者 bin/cli --file 任一命令都将读取数据文件并输出菜单项的不同可能组合，其中组合的总和等于目标价格（数据文件的第一行）。 如果没有找到组合，它将输出... No combination of menu items is equal in cost to the target price"

用遗传算法实现二进制背包问题。 求解器的输入（KnapSackGA.java）是一个名为init.txt的文件，该文件的每一行包含以下内容： 项目数（例如7） 每个项目的值（以空格分隔）（例如1 2 3 4 5 6 7） 每个项目的重量（以空格分隔）（例如14 11 10 13 12 9 8） 背包最大尺寸（例如70） 人口规模（例如50） 世代数（例如100） 交叉概率（例如0.6） 突变概率（例如0.015）

遗传算法解决背包问题 MATLAB可运行代码

背包问题近似算法PTAS和FPTAS. The Knapsack Problem and Fully Polynomial Time Approximation Schemes (FPTAS). 作者: Katherine Lai, Prof. M. X. Goemans

01背包cpp文件

Description 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。 Input 输入由多组测试数据组成。 每组测试数据输入的第一行有2个正整数n和c。n是物品数，c是背包的容量。接下来的1 行中有n个正整数，表示物品的价值。第3 行中有n个正整数，表示物品的重量。 Output 对应每组输入，输出的2行是装入背包物品的最大价值和最优装入方案。 Sample Input 5 10 6 3 5 4 6 2 2 6 5 4 Sample Output 15 1 1 0 0 1

Knapsack Problems. Algorithms and Computer Implementations

背包问题 Knapsack Problems Silvano Martello 非常好的一本书，背包问题的几大类问题都有覆盖，非常全，包括数学推导和书后面的C++代码