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分别用队列和优先级队列分支限界法解0—1背包问题
/* 这说明：（y1，z2，z3，...zn）是所给0-1背包问题的更优解，那么 /* 说明（y1，y2，...，yn）不是问题的最优解，与前提矛盾，所以最优 /* 子结构性质成立。
分支限界法的两种类型是队列式（FIFO）分支限界法和优先队列式分支限界法。队列式（FIFO）分支限界法：将活结点表组织成一个队列，并按队列的先进先出原则选取下一个结点作为当前扩展结点。
优先队列式分支限界法：活结点表中的每个结点对应了一个耗费或收益（其实就是如果扩展该结点，会带来多大的效益），以此决定结点的优先级。0/1背包问题、单源最短路径问题、最优装载问题。
问题一：贪心算法的例题分析 例题[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。
***定n个商品重量分别为w 0 ， w 1 ， ...， w n-1 ，价值分别为p 0 ， p 1 ， ...， p n-1 ，背包载重量为M。
仍然可以按照每种物品不同的策略写出状态转移方程，像这样：f[v]=max{f[v-k*c]+k*w|0=k*c= v}。
c语言背包问题
原始题目： 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是 w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容 量，且价值总和最大。
背包问题就是有个容量为W的包，然后有一堆的物品（..n），其中wi、vi分别为第i个物品的重量和价值，现在需要求的就是使得包中所装的物品尽可能的价值高。那么这个物品放不放在包中对应取值0 or 1。
要求：设计0/1背包问题的分支限界算法，利用c语言（c++语言）实现算法，给出程序的正确运行结果。
利用优先级分支限界法设计0/1背包问题的算法，掌握分支限界法的基本思想和算法设计的基本步骤，注意其中结点优先级的确定方法，要有利于找到最优解的启发信息。
C语言,背包问题,用递归算法,下面这个怎么编程,谢谢!
背包问题是npc问题。直接用枚举算法。要想增加效率，可以试着储存重复状态。背包问题（Knapsack problem）是一种组合优化的NP完全问题。
如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[v]由f[v-c]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。
提问者的这程序中用了递归算法，不过逻辑上有个小bug，就是在判断到n==0时，如果还有容量，那么返回的应该是第一个物品的重量而不是0。你可以改变容量C或物品参数来检验算法的逻辑正确性。
背包问题，用基于归纳的Knapsack算法。思路：***设已经知道问题规模为n-1的解。当问题规模增加1时，第n个元素可能在背包中，也可能不在背包中。于是有递推关系：P[n，k] = P[n-1，k] + P[n-1，m-array[n]]。
这个问题我以前发过了。c语言递归算法如下，程序不长，在win-tc和Dev-c++下试验通过。
这个算法厉害。include stdafx.hinclude iostream using namespace std；define N 7//物品数量 define S 20//要求背包重量 int W[N+1]={0，1，4，3，4，5，2，7}；//各物品重量，W[0]不使用。。
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