W=<90,80,40,30,20,12,10>, c1=152,c2=130

时间: 2023-10-10 20:05:05 浏览: 94
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便携式小风扇升压方案-支持5-12V/5W-30W方案 5V9V12V可调输出

这是一个背包问题，给定物品的重量和价值，以及背包的容量限制，求装入哪些物品可以使得背包内的总价值最大。 解决方法：使用动态规划算法。 将物品按照重量从小到大排序，然后使用一个二维数组dp[i][j]表示在前i个物品中选择总重量不超过j的情况下可以获得的最大价值。 则转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+v[i])，其中w[i]和v[i]分别表示第i个物品的重量和价值。 最终答案为dp[7][130]，即在前7个物品中选择总重量不超过130的情况下可以获得的最大价值。 根据给定的物品重量和价值，进行排序后得到：W=<10,12,20,30,40,80,90>, V=<152,10,15,30,40,80,90> 使用动态规划算法求解后得到dp[7][130]=152，因此在前7个物品中选择总重量不超过130的情况下可以获得的最大价值为152。
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W=<90,80,40,30,20,12,10>, c1=152,c2=130用c++实现

vector<int> W = {90, 80, 40, 30, 20, 12, 10}; int c1 = 152; int c2 = 130; // 排序 sort(W.begin(), W.end(), greater<int>()); int n = W.size(); int sum1 = 0, sum2 = 0; for (int i = 0; i < n; i...

请用回溯算法解决以下问题W=<90,80,40,30,20,12,10>, c1=152,c2=130

回溯算法可以用于解决背包问题。...因此，在这个问题中，当物品重量分别为[90, 80, 40, 30, 20, 12, 10]，价值分别为[60, 40, 30, 20, 10, 5, 3]，容量限制分别为152和130时，背包中的最大价值为142。

请用回溯算法解决以下问题W=<90,80,40,30,20,12,10>, c1=152,c2=130，用c++实现

vector<int> W = {90, 80, 40, 30, 20, 12, 10}; int c1 = 152, c2 = 130, max_sum = 0; knapsack(W, c1, c2, 0, 0, 0, max_sum); cout << "Max sum: " << max_sum << endl; return 0; } 输出结果为： ...

n=5, C1 =120,C2 =80, w= {60,40,10,30,50} 。采用优先队列式分支限界算法解决该问题。 java

if (v1.weight <= C1 && v1.profit > maxProfit) maxProfit = v1.profit; if (v1.bound > maxProfit) pq.offer(v1); if (v2.bound > maxProfit) pq.offer(v2); } } return maxProfit; } public static ...

int c1, c2, n, w[10]; int weight = 0; int max = 0; vector<int>t; void search(int m) { if (n == m) { if (weight <= c1) { if (weight >= max) { max = weight; } } } else { weight += w[m]; search(m + 1); weight -= w[m]; search(m + 1); } } int main() { int i, sum = 0; scanf("%d%d%d", &c1, &c2, &n); while (n != 0) { for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &w[i]); sum += w[i]; } search(0); if (sum - max <= c2) { printf("Yes\n"); for (auto it : t) { cout << it; } } else { printf("No\n"); } max = 0; sum = 0; scanf("%d%d%d", &c1, &c2, &n); } return 0; }修改代码输出每个船装的物品重量

int c1, c2, n, w[10]; int weight = 0; int max_weight = 0; vector<int> t; void search(int m, vector<int>& weights) { if (n == m) { if (weight <= c1) { if (weight >= max_weight) { max_weight = ...

int c1, c2, n, w[10]; int weight = 0; int max = 0; vector<int>t; void search(int m) { if (n == m) { if (weight <= c1) { if (weight >= max) { max = weight; } } } else { weight += w[m]; search(m + 1); weight -= w[m]; search(m + 1); } } int main() { int i, sum = 0; scanf("%d%d%d", &c1, &c2, &n); while (n != 0) { for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &w[i]); sum += w[i]; } search(0); if (sum - max <= c2) { printf("Yes\n"); for (auto it : t) { cout << it; } } else { printf("No\n"); } max = 0; sum = 0; scanf("%d%d%d", &c1, &c2, &n); } return 0; }输出哪个集装箱被放在了哪个船上

int c1, c2, n, w[10]; int weight = 0; int max_weight = 0; vector<int> t; void search(int m, vector<int>& weights, vector<int>& boxes) { if (n == m) { if (weight <= c1) { if (weight >= max_weight) ...

java n=5, C1 =120,C2 =80, w= {60,40,10,30,50} 。采用优先队列式分支限界算法解决该问题 1) 写出算法实现代码并给出程序的运行结果（中文注释）。 2) 对算法做复杂性分析

if (v1.weight <= C1 && v1.profit > maxProfit) maxProfit = v1.profit; if (v1.bound > maxProfit) pq.offer(v1); if (v2.bound > maxProfit) pq.offer(v2); } } return maxProfit; } public static ...

装载问题回溯法 java n=4, C1=10, C2=12, w={5, 2, 1, 3}

backtrack(w, n - 1, c1, c2 - w[n - 1], load + w[n - 1]); } // 不放入任何一个集装箱 backtrack(w, n - 1, c1, c2, load); } 在回溯函数中，我们首先判断是否已经将所有的物品都考虑完毕，如果是，则...

pso = PSO(func=tsp_fitness_func,dim=num_nodes,pop=40,max_iter=200,lb=10, ub=11,w=0.8, c1=0.5, c2=0.5) # 创建PSO对象

这段代码使用了一个名为PSO的类来进行粒子群优化算法。其中，func参数指定了需要优化的目标函数，即tsp_...w、c1和c2分别是惯性权重、个体历史最优权重和全局历史最优权重，它们用于计算每个粒子的速度和位置更新。

在下列代码基础上增加或修改如下功能： 1）带默认值或者重载的普通构造函数 2）析构函数（增加一条输出语句做测试即可） 3）将3个立方柱定义成对象数组并初始化 4）this指针请显示使用 #include <iostream> using namespace std; class cube//定义类 { public: //构造函数重载或者带默认值，建议二选一，允许对象传参和不传参都可以执行 //析构函数 void setvalue();//输入数据成员值 float volume();//计算体积 private: float length;//长、宽、高数据成员，定义成私有数据 float width; float height; }; void cube::setvalue()//显示使用this指针 { cout<<"请输入长方柱的长、宽、高"<<endl; cin>>length>>width>>height; } float cube::volume()//类外定义函数，请显示使用this指针 { return length*width*height; } int main() { cube c1,c2,c3;//修改成对象数组并初始化 c1.setvalue(); cout<<"该长方柱的体积为："<<c1.volume()<<""<<endl; c2.setvalue(); cout<<"该长方柱的体积为："<<c2.volume()<<""<<endl; c3.setvalue(); cout<<"该长方柱的体积为："<<c3.volume()<<""<<endl; return 0; }

cout << "Cuboid " << i+1 << " surface area: " << c[i].surfaceArea() << endl; } return 0; } 4）在代码中加入this指针并显示使用，修改后的代码如下： #include <iostream> using namespace std; ...

设n=4,C1 =10,C2 =12, w={5, 2, 1, 3}。 采用回溯法解决该装载问题并用Java写出代码

if (cw1 + w[i] <= c1) { cw1 += w[i]; backtrack(i + 1); cw1 -= w[i]; } // 尝试将物品放入背包2 if (cw2 + w[i] <= c2) { cw2 += w[i]; backtrack(i + 1); cw2 -= w[i]; } // 尝试不放入任何背包 ...

已知函数y=f(x1，x2)=x1^2+2^2，其中-10<=x1x2<=10，用粒子群优化算法求解y的最小值。取粒子群初始化(x,v)= (5,2)(6,5)；(-4，-8) (3.6）；（1，1）(-5，8） ，c1=c2=2,w=0.7

其中，w=0.7，c1=c2=2，r1和r2分别为0到1之间的随机数，pbest为每个粒子的最优解，gbest为全局最优解。 假设r1=0.3，r2=0.5，则粒子1的更新公式为： v1(1) = 0.7*0 + 2*0.3*(5-5) + 2*0.5*(-4-5) = -9 v2(1) = ...

用粒子群算法求解Max f(x1,x2)=21.5+x1*sin(4πx1)+x2*sin(20πx2) 其中 -2.9<=x1<=12 4.2<=x2<=5.7

self.velocity[i] = w * self.velocity[i] + c1 * r1 * (self.best_position[i] - self.position[i]) + c2 * r2 * (global_best_position[i] - self.position[i]) # 更新位置 self.position[i] += self.velocity...

基于matlab语言，用粒子群算法求解Max f(x1,x2)=21.5+x1sin(4πx1)+x2sin(20πx2) 其中 -2.9<=x1<=12 4.2<=x2<=5.7

v = w*v + c1*rand(pop_size,dim).*(pbest-pop) + c2*rand(pop_size,dim).*(repmat(gbest,pop_size,1)-pop); pop = pop + v; % 越界处理 pop(pop<x_min) = x_min(pop<x_min); pop(pop>x_max) = x_max(pop>x_...

1. 问题描述 用回溯法编写一个Java递归程序解决如下装载问题：有 n 个集装箱要装上 2 艘载重分别为 c1 和 c2的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi（1≤ i ≤ n），且∑ 𝑤𝑖 ≤ 𝑐1 + 𝑐2 𝑛 𝑖=1 。问是否有一个合理 的装载方案可以将这 n 个集装箱装上这 2 艘轮船？如果有，请给出装载方案。 举例：当 n=3，c1=c2=50，且 w=[10,40,40]时，可以将集装箱 1 和 2 装到第一艘轮船上， 集装箱 3 装到第二艘轮船上；如果 w=[20,40,40]时，无法将这 3 个集装箱都装上轮船。 输入格式 　　输入的第一行整数c，第一艘轮船载重量。 　　以后两行分别为每个集装箱的重量 输出格式 　　输出2行，第一行包含一个整数，表示最大载重量 接下来依次输出装入的集装箱序号 样例输入 10 w[]={0,3,5,6,8}; 样例输出 最大载重量为：9 构造最优解 :0 1 0 1 0

if (w[i] <= c1) { // 尝试将集装箱i装到第一艘轮船上 x[i] = 1; backtrack(i + 1, c1 - w[i], c2, w, x, bestx, bestw); // 继续搜索下一个集装箱 x[i] = 0; // 恢复现场 } if (w[i] <= c2) { // 尝试将集装...

1.计算被加人水印图像的二维 DCT。 2.按幅值大小定位飞个最大的系数,c1,c2,c3....ck。 3.生成一个K元素伪随机数序列w1,w2,w3...wk，取均值为u=0、方差s=1的一个高斯分布，创建一个水印(注意，伪随机数序列近似随机数的性质，但不是真正随机的，因为它取决于一个预定义的初值)。 4.使用下式，将步骤3得到的水印嵌入步骤2得到的个最大 DCT系数:c'=c·(1+aw),l<i<K 对于规定常数a>0(控制w更改c的程度)。，a=0.1和K=1000)。 5.计算步骤4得到的结果的反DCT 用该方法生成不可见鲁棒水印

对于问题2，按照幅值大小定位飞个最大的系数c1, c2, c3... ck，可以按照以下步骤进行： 1. 对每个块的DCT系数按照幅值大小进行排序。 2. 选择前k个幅值最大的系数。 对于问题3，生成一个K元素伪随机数序列w1, w2, ...
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