BlockDeque<T>::BlockDeque(size_t MaxCapacity) :capacity_(MaxCapacity) { assert(MaxCapacity > 0); isClose_ = false; }

这是一个关于 BlockDeque 类的构造函数的代码片段，它接受一个最大容量参数，并将其存储在 capacity_ 成员变量中。同时，它还会进行断言，确保最大容量大于零，并将 isClose_ 成员变量设置为 false。

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#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include "lib.h" void findBestItems(int index, int currentValue, int currentWeight, int *itemWeights, int *itemValues, int maxCapacity, int totalItems, int &highestValue, int *optimalItems, int **bestItemsList, int &bestItemCount, int *currentItems) { if (index == totalItems) { if (currentValue > highestValue) { highestValue = currentValue; bestItemCount = 1; std::memcpy(optimalItems, currentItems, sizeof(int) * totalItems); std::memcpy(bestItemsList[0], currentItems, sizeof(int) * totalItems); } else if (currentValue == highestValue) { std::memcpy(bestItemsList[bestItemCount], currentItems, sizeof(int) * totalItems); bestItemCount++; } return; } if (currentWeight + itemWeights[index] <= maxCapacity) { currentItems[index] = index + 1; findBestItems(index + 1, currentValue + itemValues[index], currentWeight + itemWeights[index], itemWeights, itemValues, maxCapacity, totalItems, highestValue, optimalItems, bestItemsList, bestItemCount, currentItems); } currentItems[index] = 0; findBestItems(index + 1, currentValue, currentWeight, itemWeights, itemValues, maxCapacity, totalItems, highestValue, optimalItems, bestItemsList, bestItemCount, currentItems); } Solution solveKnapsack(char *inputFile) { FILE *inputStream = std::fopen(inputFile, "r"); if (inputStream == NULL) { std::cout << "Error open file\n"; std::exit(1); } int maxCapacity; std::fscanf(inputStream, "%d", &maxCapacity); char inputLine[256]; std::fgets(inputLine, sizeof(inputLine), inputStream); std::fgets(inputLine, sizeof(inputLine), inputStream); char *item = std::strtok(inputLine, ","); int totalItems = 0; int itemValues[256]; while (item != NULL) { itemValues[totalItems] = std::atoi(item); item = std::strtok(NULL, ","); totalItems++; } std::fgets(inputLine, sizeof(inputLine), inputStream); item = std::strtok(inputLine, ","); int itemWeights[256]; for (int i = 0; i < totalItems; i++) { itemWeights[i] = std::atoi(item); item = std::strtok(NULL, ","); } std::fclose(inputStream); int highestValue = 0; int optimalItems[256]; int **bestItemsList = new int *[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { bestItemsList[i] = new int[totalItems]; } int bestItemCount = 0; int currentItems[256]; findBestItems(0, 0, 0, itemWeights, itemValues, maxCapacity, totalItems, highestValue, optimalItems, bestItemsList, bestItemCount, currentItems); Solution solution = {highestValue, bestItemsList, optimalItems, totalItems, bestItemCount}; return solution; }解释一下这串代码

这段代码实现了背包问题的解决方案。具体来说，它通过递归的方式穷举所有可能的物品组合，并找到最大价值的方案。其中，函数 `findBestItems` 是递归函数，用于搜索最优解。参数 `index` 表示当前处理的物品下标，`currentValue` 表示当前已经装入背包的物品总价值，`currentWeight` 表示当前已经装入背包的物品总重量。`itemWeights` 和 `itemValues` 分别是物品的重量和价值数组，`maxCapacity` 是背包的最大容量，`totalItems` 表示物品的总数量，`highestValue` 是当前找到的最大价值，`optimalItems` 是当前找到的最优解，`bestItemsList` 是所有最优解的列表，`bestItemCount` 表示最优解的数量，`currentItems` 是当前正在搜索的物品组合。

函数 `solveKnapsack` 是主函数，用于读取输入数据并调用 `findBestItems` 函数来求解背包问题。它首先从输入文件中读取背包的最大容量和物品的重量和价值数组。然后，它创建一个二维数组 `bestItemsList` 来保存所有最优解的信息。最后，它调用 `findBestItems` 函数来搜索最优解，并返回一个 `Solution` 结构体，包含最大价值、最优解的列表、最优解的数量等信息。

weights = [3, 5, 4]; % 装备的重量 profits = [4, 5, 6]; % 装备的收益 maxCapacity = 12; % 运输机的最大装运量 n = length(weights); % 装备的数量 % 创建动态规划表格 F = zeros(n+1, maxCapacity+1); % 动态规划过程 for i = 1:n for j = 1:maxCapacity if weights(i) <= j F(i+1, j+1) = max(F(i, j+1), F(i, j-weights(i)+1) + profits(i)); else F(i+1, j+1) = F(i, j+1); end end end % 回溯求解最优解 selected = zeros(1, n); % 选择的装备数量 i = n; j = maxCapacity; while i > 0 && j > 0 if F(i+1, j+1) ~= F(i, j+1) selected(i) = selected(i) + 1; j = j - weights(i); end i = i - 1; end maxProfit = F(n+1, maxCapacity+1); % 最大收益 % 输出结果 disp("最大收益：" + maxProfit + " 万元"); disp("装备数量："); for i = 1:n disp("装备" + i + ": " + selected(i) + " 件"); end

这段 Matlab 代码实现了 0-1 背包问题的动态规划算法，并使用回溯法求解最优解。具体实现过程如下：

首先定义了装备的重量 weights 和收益 profits，以及运输机的最大装运量 maxCapacity。然后创建一个动态规划表格 F，其中 F(i,j) 表示考虑前 i 个物品，背包容量为 j 时的最大收益。

接下来进行动态规划过程。对于每个物品 i 和每个背包容量 j，如果当前物品 i 的重量小于等于 j，那么可以选择装入该物品或不装入该物品。如果选择装入该物品，那么最大收益为 F(i-1, j-weights(i)) + profits(i)；如果不装入该物品，那么最大收益为 F(i-1, j)。因此状态转移方程为：

F(i,j) = max(F(i-1, j), F(i-1, j-weights(i)) + profits(i)) (weights(i) <= j)

F(i,j) = F(i-1, j) (weights(i) > j)

最后使用回溯法求解最优解。从 F(n+1, maxCapacity+1) 开始，逆推回去，根据转移方程可以判断每个物品是否被选择，从而求解出装备的数量和最大收益。

最终输出结果，包括最大收益和每个装备的数量。