背包问题。 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?与0-1背包问题类似,所不同的是在选择物品i装入背包时,可以选择物品i
时间: 2023-09-23 13:09:17 浏览: 154
这是一个经典的背包问题,可以使用动态规划来解决。
设f(i,j)表示前i个物品放入容量为j的背包中所得到的最大价值。
则有状态转移方程:
f(i,j) = max{f(i-1,j), f(i-1,j-wi)+vi},其中wi表示第i个物品的重量,vi表示第i个物品的价值。
其中f(i-1,j)表示不选择第i个物品,f(i-1,j-wi)+vi表示选择第i个物品。
最终的结果就是f(n,C)。
具体的实现可以使用二维数组来存储状态值,先初始化f(0,j)和f(i,0)都为0,然后依次计算f(i,j)的值。最后返回f(n,C)即可。时间复杂度为O(nC)。
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背包问题。 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?使用贪心算法实现程序代码C语言
贪心算法的思路是每次选取当前最优的物品放入背包中,直到背包无法再放入物品为止。在本题中,我们可以按照单位重量价值(即价值除以重量)从大到小排序,然后依次选取物品放入背包中,直到背包无法再放入物品或者所有物品都已经放入为止。
以下是C语言实现代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_N 100
// 物品结构体
struct Item {
int weight; // 物品重量
int value; // 物品价值
double ratio; // 单位重量价值
};
// 比较函数,用于排序
int cmp(const void* a, const void* b) {
struct Item* item1 = (struct Item*)a;
struct Item* item2 = (struct Item*)b;
return (item2->ratio - item1->ratio > 0) ? 1 : -1;
}
// 贪心算法解决背包问题
double knapsack(int n, int c, struct Item items[]) {
double total_value = 0; // 装入背包中的物品的总价值
int i;
qsort(items, n, sizeof(struct Item), cmp); // 按照单位重量价值排序
for (i = 0; i < n; i++) {
if (items[i].weight <= c) {
total_value += items[i].value;
c -= items[i].weight;
} else {
total_value += c * items[i].ratio; // 取部分物品
break;
}
}
return total_value;
}
int main() {
int n, c;
struct Item items[MAX_N];
printf("请输入物品数量:");
scanf("%d", &n);
printf("请输入背包容量:");
scanf("%d", &c);
printf("请输入每个物品的重量和价值:\n");
int i;
for (i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d %d", &items[i].weight, &items[i].value);
items[i].ratio = (double)items[i].value / items[i].weight;
}
double total_value = knapsack(n, c, items);
printf("可装入背包中物品的最大总价值为:%.2lf\n", total_value);
return 0;
}
```
注意,本程序中使用了qsort函数对物品进行排序,需要包含stdlib.h头文件。
用c语言回溯法求解0/1背包问题,给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C。问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?
好的,我可以为您讲解如何用C语言实现回溯法求解0/1背包问题。
首先,我们需要定义一个结构体来存储物品的重量和价值:
```c
typedef struct {
int weight; // 物品重量
int value; // 物品价值
} Item;
```
然后,我们可以定义一个函数来递归地求解最大价值:
```c
int knapsack(Item items[], int n, int capacity)
{
if (n == 0 || capacity == 0) { // 递归终止条件
return 0;
}
if (items[n-1].weight > capacity) { // 当前物品不能装入背包
return knapsack(items, n-1, capacity);
} else { // 取当前物品或不取当前物品
int take = items[n-1].value + knapsack(items, n-1, capacity - items[n-1].weight);
int not_take = knapsack(items, n-1, capacity);
return (take > not_take) ? take : not_take;
}
}
```
其中,`items`是物品数组,`n`是物品数量,`capacity`是背包容量。在递归中,我们需要考虑两种情况:取当前物品和不取当前物品。如果当前物品不能装入背包,则直接递归到下一个物品;否则,我们需要比较取当前物品和不取当前物品对总价值的影响,选择价值更大的方案。
最后,我们可以在主函数中调用该函数并输出结果:
```c
int main()
{
Item items[] = {{2, 12}, {1, 10}, {3, 20}, {2, 15}};
int n = sizeof(items) / sizeof(items[0]);
int capacity = 5;
int max_value = knapsack(items, n, capacity);
printf("Maximum value: %d\n", max_value);
return 0;
}
```
这里给定了4种物品,背包容量为5。运行程序后,输出结果为:
```
Maximum value: 37
```
表示在背包容量为5的情况下,选择物品3和物品4可以使得总价值最大,为37。
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