用c++求解背包问题

以下是使用C++解决背包问题的代码示例：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m; // n为物品数量，m为背包容量
    int w[n+1], v[n+1]; // w为物品重量，v为物品价值
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> w[i] >> v[i];
    }
    int dp[m+1] = {0}; // dp数组表示背包容量为i时的最大价值
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = m; j >= w[i]; j--) { // 一定要倒序遍历，否则会重复计算
            dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]]+v[i]);
        }
    }
    cout << dp[m] << endl; // 输出背包容量为m时的最大价值
    return 0;
}

相关问题

c++求解背包问题代码

以下是C++求解背包问题的代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int max(int a, int b) {
    return (a > b) ? a : b;
}

int knapSack(int W, int wt[], int val[], int n) {
    int i, w;
    int K[n + 1][W + 1];

    for (i = 0; i <= n; i++) {
        for (w = 0; w <= W; w++) {
            if (i == 0 || w == 0)
                K[i][w] = 0;
            else if (wt[i - 1] <= w)
                K[i][w] = max(val[i - 1] + K[i - 1][w - wt[i - 1]], K[i - 1][w]);
            else
                K[i][w] = K[i - 1][w];
        }
    }

    return K[n][W];
}

int main() {
    int val[] = {60, 100, 120};
    int wt[] = {10, 20, 30};
    int W = 50;
    int n = sizeof(val) / sizeof(val[0]);

    cout << "Maximum value that can be obtained is: " << knapSack(W, wt, val, n) << endl;

    return 0;
}

求解背包问题贪心算法c++

求解背包问题的贪心算法是一种常见的解决方法。背包问题是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包，使得物品的总价值最大，同时要保证背包的容量不超过限制。

贪心算法的思想是每次选择当前最优的物品放入背包，直到背包无法再放入更多物品为止。具体的贪心策略可以有多种，常见的有以下两种：

1. 按照单位重量价值最大的顺序选择物品：首先计算每个物品的单位重量价值（即价值除以重量），然后按照单位重量价值从大到小的顺序对物品进行排序。依次选择单位重量价值最大的物品放入背包，直到背包无法再放入更多物品或者所有物品都已经放入背包。

2. 按照单位体积价值最大的顺序选择物品：类似地，首先计算每个物品的单位体积价值（即价值除以体积），然后按照单位体积价值从大到小的顺序对物品进行排序。依次选择单位体积价值最大的物品放入背包，直到背包无法再放入更多物品或者所有物品都已经放入背包。

需要注意的是，贪心算法并不一定能够得到最优解，但在某些情况下可以得到较好的近似解。如果要求得精确的最优解，可以使用动态规划等其他算法。

希望以上介绍对您有帮助！如果您还有其他问题，请继续提问。