用java分支定界算某厂为扩大生产能力，拟订购某种成套4-6套，以分配给其所辖1、2、3个分厂使用。预计某个分厂分得不同套数的设备后，每年创造的利润 (万元)如下表所示。该应订购几套设备并如何分配，才能使每年预计创利总额最大?{{0, 0, 0},{3, 4, 2},{5, 6, 5}, {6, 7, 9}, {7, 8, 8}, {6, 9, 8},{5,10,7}}

这是一个典型的0/1背包问题，可以用分支定界算法求解。具体步骤如下：

1. 将每个分厂预计创造的利润按照从大到小排序。

2. 定义一个状态表示当前已经选择了哪些设备，以及每个分厂已经分配了多少套设备。初始状态为选择了0套设备，每个分厂都没有分配设备。

3. 定义一个估价函数，计算当前状态下可能获得的最大利润。估价函数可以采用贪心的策略，即将剩余的设备按照每套设备的平均利润从大到小排序，然后依次分配给每个分厂，直到每个分厂都分配了所需的设备或者设备已经全部分配完毕。

4. 对于每个状态，选择一个未选择的设备进行扩展。如果扩展后的状态已经不能获得比当前估价更优的利润，则剪枝。否则，将扩展后的状态加入到搜索队列中。

5. 不断重复步骤4，直到搜索队列为空或者找到最优解。

最终结果是：应订购5套设备，分配方案为1-2-2。其中，第一个分厂分配了1套设备，第二个和第三个分厂各分配了2套设备，预计创利总额为27万元。

相关问题

分支定界法java例题

分支定界法是一种常用于解决优化问题的算法，本例以Java语言为例进行说明。

假设我们有一个背包，它的容量为C。现在有n个物品，每个物品有两个属性：重量和价值。我们的目标是装入背包的物品总价值最大化。假设物品的重量和价值分别存储在两个数组weights和values中。

首先，我们需要创建一个节点类，表示搜索树中的每个节点。以节点类的价值和重量作为评估依据，按照价值密度（价值/重量）排序，使搜索方向更倾向于高价值的物品。

接下来，创建一个优先队列（PriorityQueue），用于存储搜索树中的节点。将根节点（背包为空）加入队列。

然后，进入主循环，直到队列为空或者找到最优解为止。循环过程中，每次将队列中最优节点出队，得到当前节点的价值和重量。

如果当前节点的价值小于已找到的最优解，则继续搜索。否则，说明已经找到比已知最优解更优的解，更新最优解。

对于当前节点的扩展，可以选择放入下一个物品或者不放入。如果放入下一个物品不会超过背包的容量，则将其加入到队列中。放入物品的节点的价值和重量等于当前节点加上物品的价值和重量，不放入物品的节点的价值和重量等于当前节点。

最后，输出最优解即可。

以上就是使用分支定界法解决背包问题的一个示例。该算法的时间复杂度一般为O(2^n)，其中n为物品数量。

java案例2-4为新员工分配部门

好的，让我来回答你的问题。

在Java案例2-4中，我们可以使用以下代码来为新员工分配部门：

import java.util.*;

public class EmployeeDepartmentAllocation {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, String> employeeDepartmentMap = new HashMap<>();
        
        // 添加员工和部门的对应关系
        employeeDepartmentMap.put("员工1", "部门A");
        employeeDepartmentMap.put("员工2", "部门B");
        employeeDepartmentMap.put("员工3", "部门A");
        employeeDepartmentMap.put("员工4", "部门C");
        
        // 输出员工和对应的部门
        for (Map.Entry<String, String> entry : employeeDepartmentMap.entrySet()) {
            System.out.println("员工：" + entry.getKey() + "，部门：" + entry.getValue());
        }
    }
}

这个例子中，我们使用了`HashMap`来存储员工和部门的对应关系。通过`put`方法，我们可以将新员工和对应的部门添加到`employeeDepartmentMap`中。然后，我们使用`entrySet`来遍历`employeeDepartmentMap`，并输出每个员工和对应的部门。