Backtrack(i) 1.while i>1 and x[i]=0 do 2. ii-1; 3.if x[i]=1 4.then x[i]0;BB+w;ii+1;

这是一个基于回溯的算法，用于在一个01背包问题中找到最大价值的解。

具体步骤如下：

1. 初始化i为背包中最后一个物品的下标。

2. 当i大于1并且当前物品的重量为0时，将i减1，继续往前搜索。

3. 如果当前物品的重量为1，则将其置为0，同时将背包中的总价值增加该物品的价值，i加1。

4. 重复步骤2-3，直到i等于1，表示已经搜索完所有物品。

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为背包中物品的数量。

相关问题

public double knapsack(double[] pp,double[] ww,double cc){ //初始化 c=cc; n=pp.length-1; cw=0; cp=0; bestp=0; x=new int[n+1]; bestx=new int[n+1]; //q为单位重量价值数组 q=new Element[n+1]; for(int i=0;i<=n;i++){ q[i]=new Element(i,pp[i]/ww[i]); } //将个物品依单位重量价值从大到小排列 java.util.Arrays.sort(q); //MergeSort.mergeSort(q); p=new double[n+1]; w=new double[n+1]; for(int i=1;i<=n;i++){ p[i]=pp[q[i].id]; w[i]=ww[q[i].id]; } backtrack(1); return bestp; } public void backtrack(int i){ if(i>n){//到达叶子节点 bestp=cp; for(int j=1;j<=n;j++){//保存最优值对应的包的编号 bestx[j]=x[j]; } return; } if(cw+w[i]<=c){//左子树 x[i]=1; cw+=w[i]; cp+=p[i]; backtrack(i+1); cw-=w[i];//恢复现场 cp-=p[i]; } if(bound(i+1)>bestp){ x[i]=0; backtrack(i+1); } } public double bound(int i){//上界函数 double cleft=c-cw; double bound=cp; while(i<=n&&w[i]<=cleft){ cleft-=w[i]; bound+=p[i]; i++; } if(i<=n){ bound+=p[i]*cleft/w[i]; } return bound; } public static void main(String[] args) { double[] weight= {3,5,7,8,9}; double[] price= {4,6,7,9,10}; double cc=100; knapsack1 k=new knapsack1(); double best=k.knapsack(price,weight,cc); System.out.println("最优值："+best); System.out.println("选中的物品编号分别是："); for(int i=1;i<k.bestx.length;i++){ if(k.bestx[i]==1){ System.out.print(k.q[i].id+" ");这段代码每行啥意思

这段代码实现了一个 0/1 背包问题的解法。其中，`knapsack` 方法接收三个参数：`pp` 表示每个物品的价值，`ww` 表示每个物品的重量，`cc` 表示背包的容量。在方法内部，首先将物品按照单位重量价值从大到小排序，然后通过回溯算法求出最优解。具体来说，回溯算法通过递归遍历决策树来找到最优解，其中的 `backtrack` 方法表示回溯的过程，`bound` 方法表示求解上界的函数。最后，打印出选中的物品编号以及最优值。

#include<iostream> #include<vector> using namespace std; vector<int> x,x1;//定义动态数组 vector<vector<int> > p; int powermax = -1; int n; //判断角色k的位置是否可行 bool position(int k){ for(int i = 1;i < k;i ++){ if(x[k] == x[i]){ return false; } } return true; } //回溯法求最优解 void backTrack(int t){ if(t > n){//求总攻击力并更新最大值 int power = 0; for(int i = 1;i <= n;i ++){ power = power + p[i][x[i]]; } if(power > powermax){ powermax = power; x1 = x;//记录当前最优解的排列 } }else{//遍历可行排列 for(int i = 1;i <= n;i ++){ x[t] = i; if(position(t)){ backTrack(t+1); } } } } int main(){ cout<<"请输入兵种个数：\n"; cin >> n; for(int i = 0;i <= n;i ++){ x.push_back(0); x1.push_back(0); } for(int i = 0;i <= n;i ++){ p.push_back(x); } for(int i = 1;i <= n;i ++){ for(int j = 1;j <= n;j ++){ printf("请输入第%d个兵种在第%d个位置的攻击力：\n",i,j); int p1; cin >> p1; p[i][j] = p1; } } backTrack(1); cout << "最优解为：" << endl; for(int i = 1;i <= n;i ++){ cout << x1[i] << " "; } cout << "最大攻击力为：" << powermax << endl; return 0; }给出该程序算法实际思想流程

这是一个使用回溯法求解兵种排列的程序。具体来说，它的算法思想流程如下：

1、首先输入兵种个数 n。

2、然后使用动态数组 vector 存储兵种的攻击力和排列。

3、接着使用嵌套循环输入每个兵种在每个位置的攻击力。

4、定义一个 position 函数，用于判断某个兵种在某个位置是否可行。如果该位置已经有其他兵种，则返回 false，否则返回 true。

5、定义一个 backTrack 函数，使用回溯法求出最优解。

6、在 backTrack 函数中，如果 t > n，表示已经遍历完了所有兵种的排列，此时求出总攻击力并更新最大值。同时记录当前最优解的排列。

7、如果 t <= n，表示还未遍历完所有兵种的排列，此时遍历可行排列，如果该排列可行，则继续递归调用 backTrack 函数。

8、最后输出最优解的排列和最大攻击力。

总的来说，该程序的算法思想流程是使用回溯法枚举所有可能的兵种排列，然后找出其中最优解。