分支限界法求解背包问题伪代码

以下是使用分支限界法求解背包问题的伪代码：

1. 初始化队列Q为空，将根节点插入队列Q中
2. 当队列Q不为空时，执行以下操作：
    1) 取出队首结点node
    2) 如果node为叶子结点，则更新最优解，并返回
    3) 如果node不为叶子结点，则扩展node的子结点，并将子结点插入队列Q中
3. 扩展结点node的子结点：
    1) 如果node的左儿子结点不超过背包容量，则将其插入队列Q中
    2) 如果node的右儿子结点不超过背包容量，则将其插入队列Q中
    3) 如果node的左儿子结点和右儿子结点都超过背包容量，则剪枝
4. 根据子结点的价值排序，优先扩展价值高的子结点
5. 重复执行步骤2-4，直到找到最优解或队列Q为空

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分支限界法求解01背包问题完整代码

以下是使用分支限界法求解01背包问题的完整代码，代码中包含详细的注释说明。

#include <iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 物品结构体
struct Item {
    int weight; // 物品重量
    int value; // 物品价值
    double bound; // 物品价值上界
};

// 比较函数，用于优先队列中的排序
struct cmp {
    bool operator() (const Item& a, const Item& b) {
        return a.bound < b.bound;
    }
};

// 分支限界法求解01背包问题
int knapsack(int W, int n, int* w, int* v) {
    // 初始化物品数组
    Item* items = new Item[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        items[i].weight = w[i];
        items[i].value = v[i];
        items[i].bound = 0;
    }

    // 计算每个物品的价值上界
    int total_weight = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (total_weight + items[i].weight <= W) {
            total_weight += items[i].weight;
            items[i].bound = items[i].value;
        } else {
            items[i].bound = (W - total_weight) * 1.0 / items[i].weight * items[i].value;
            break;
        }
    }

    // 初始化优先队列
    priority_queue<Item, vector<Item>, cmp> q;
    q.push(items[0]);

    // 初始化最大价值
    int max_value = 0;

    // 分支限界法求解
    while (!q.empty()) {
        // 取出队首元素
        Item item = q.top();
        q.pop();

        // 如果当前节点的价值上界小于等于当前最大价值，则剪枝
        if (item.bound <= max_value) {
            continue;
        }

        // 如果当前节点是叶子节点，则更新最大价值
        if (item.weight == W) {
            max_value = max(max_value, item.value);
            continue;
        }

        // 扩展左子树，不选当前物品
        Item left = item;
        left.bound = item.bound - items[left.weight].bound;
        left.weight++;
        q.push(left);

        // 扩展右子树，选当前物品
        Item right = item;
        right.bound = item.bound - items[right.weight].bound + items[right.weight + 1].bound;
        right.weight++;
        right.value += items[right.weight - 1].value;
        q.push(right);
    }

    // 释放内存
    delete[] items;

    // 返回最大价值
    return max_value;
}

int main() {
    int W = 50; // 背包容量
    int n = 5; // 物品数量
    int w[] = {10, 20, 30, 40, 50}; // 物品重量
    int v[] = {60, 100, 120, 150, 200}; // 物品价值

    int max_value = knapsack(W, n, w, v);

    cout << "最大价值为：" << max_value << endl;

    return 0;
}

分支限界法求解01背包问题

分支限界法是一种求解组合优化问题的方法，包括求解01背包问题。在分支限界法中，通过限制搜索空间，剪枝不可能达到最优解的分支，以提高求解效率。

下面是使用分支限界法求解01背包问题的一般步骤：

1. 定义问题的状态。对于01背包问题，每个状态可以表示为(i, j)，其中i表示当前考虑到的物品编号，j表示当前背包剩余的容量。

2. 定义状态的界限函数。界限函数用于估计当前状态下能够获得的最大价值上界。对于01背包问题，可以使用贪心算法计算当前状态下的上界，即将剩余容量按单位重量价值递减顺序装入物品直到装满或装完。

3. 使用优先队列（或堆）进行状态扩展。初始时将初始状态加入队列中。每次从队列中取出一个状态，检查其界限是否小于当前最优解，若小于则剪枝。否则，根据状态进行扩展生成新的状态，并计算新状态的界限。

4. 重复步骤3直到队列为空或无法生成更多状态。

5. 终止条件：队列为空或找到一个可行解。

6. 输出最优解。

需要注意的是，在具体实现时，可以使用优化策略来减少搜索空间和提高算法效率，例如剪枝策略、状态压缩等。

希望以上步骤对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。