穷举法求解0/1背包问题c语言
时间: 2024-09-21 12:10:09 浏览: 84
cpp代码-分支限界法求解0-1背包问题
穷举法求解0/1背包问题是一种动态规划算法的具体应用,它主要用于优化资源分配问题。在0/1背包问题中,每个物品有其重量w和价值v,目标是在不超过背包容量W的前提下,选择物品使得总价值最大。在C语言中,可以按照以下步骤实现:
1. 定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包可以获得的最大价值。
2. 初始化:对于dp[0][j](即空背包),其值为0;对于dp[i][0](即无法放置物品时),其值为0(因为没有物品,自然价值为0)。
3. 状态转移方程:对于每个物品i和每个可能的背包容量j,有两种情况:
- 如果物品i的重量大于当前背包容量j,则不能包含该物品,取状态转移为dp[i-1][j];
- 否则(物品i的重量小于等于j),可以选择包含或不包含,包含的话价值为dp[i-1][j-w[i]] + v[i],不包含的话还是原来的dp[i-1][j],取两者中的较大值。
4. 遍历所有物品和背包容量,更新dp数组。
5. 最终的解就是dp[n][W],其中n是物品的数量。
```c
#include <stdio.h>
int knapsack(int W, int wt[], int val[], int n) {
int i, w;
int dp[n+1][W+1];
// 初始化
for (i = 0; i <= n; i++) {
dp[i][0] = 0;
}
for (w = 1; w <= W; w++) {
dp[0][w] = 0;
}
// 动态规划计算
for (i = 1; i <= n; i++) {
for (w = 1; w <= W; w++) {
if (wt[i-1] <= w) {
dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-wt[i-1]] + val[i-1]);
} else {
dp[i][w] = dp[i-1][w];
}
}
}
return dp[n][W];
}
int main() {
int W = 50, wt[] = {10, 20, 30}, val[] = {60, 100, 120}, n = sizeof(wt)/sizeof(wt[0]);
printf("最大价值为: %d\n", knapsack(W, wt, val, n));
return 0;
}
```
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