0-1背包问题测试样例五组

好的，以下是五组0-1背包问题的测试样例：

样例1：

输入：

物品数目：4

背包容量：8

每个物品的重量和价值：

物品1：2 3

物品2：4 4

物品3：5 5

物品4：7 8

输出：

最大价值：11

样例2：

输入：

物品数目：3

背包容量：7

每个物品的重量和价值：

物品1：2 3

物品2：3 4

物品3：4 5

输出：

最大价值：7

样例3：

输入：

物品数目：5

背包容量：10

每个物品的重量和价值：

物品1：2 3

物品2：2 4

物品3：6 5

物品4：5 8

物品5：4 6

输出：

最大价值：18

样例4：

输入：

物品数目：2

背包容量：5

每个物品的重量和价值：

物品1：2 3

物品2：3 4

输出：

最大价值：4

样例5：

输入：

物品数目：6

背包容量：12

每个物品的重量和价值：

物品1：2 3

物品2：2 4

物品3：6 5

物品4：5 8

物品5：4 6

物品6：7 10

输出：

最大价值：23

相关问题

C++代码完成以下编程任务：使用贪心算法实现0-1背包问题的求解，测试数据随机生成，相同程序重复执行 100 次以测试效率

以下是使用贪心算法实现0-1背包问题的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <cstdlib>

using namespace std;

struct Item {
    int weight;
    int value;
};

bool cmp(Item a, Item b) {
    return a.value * 1.0 / a.weight > b.value * 1.0 / b.weight;
}

int knapsack(vector<Item>& items, int capacity) {
    sort(items.begin(), items.end(), cmp);
    int n = items.size();
    int current_weight = 0;
    int total_value = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (current_weight + items[i].weight <= capacity) {
            current_weight += items[i].weight;
            total_value += items[i].value;
        } else {
            int remain_capacity = capacity - current_weight;
            total_value += items[i].value * remain_capacity * 1.0 / items[i].weight;
            break;
        }
    }
    return total_value;
}

int main() {
    srand(time(nullptr));
    const int NUM_TESTCASES = 100;
    const int MAX_CAPACITY = 100;
    const int MAX_ITEM_WEIGHT = 10;
    const int MAX_ITEM_VALUE = 10;
    for (int i = 0; i < NUM_TESTCASES; i++) {
        int capacity = rand() % MAX_CAPACITY + 1;
        int num_items = rand() % 10 + 1;
        vector<Item> items(num_items);
        for (int j = 0; j < num_items; j++) {
            items[j].weight = rand() % MAX_ITEM_WEIGHT + 1;
            items[j].value = rand() % MAX_ITEM_VALUE + 1;
        }
        int result = knapsack(items, capacity);
        cout << "Test case " << i + 1 << ": capacity=" << capacity << ", items=";
        for (int j = 0; j < num_items; j++) {
            cout << "(" << items[j].weight << ", " << items[j].value << ") ";
        }
        cout << "result=" << result << endl;
    }
    return 0;
}

上述代码中，我们使用了一个 `Item` 结构体表示背包中的每个物品，其中 `weight` 表示物品的重量，`value` 表示物品的价值。我们还定义了一个 `cmp` 函数用于按照单位价值从高到低排序。在 `knapsack` 函数中，我们首先按照单位价值从高到低对物品进行排序，然后依次将物品加入背包，直到背包已满为止。如果当前物品无法完全放入背包中，则将其部分放入背包，并终止循环。

为了测试效率，我们随机生成了 100 个测试样例，每个样例包含随机的背包容量和物品种类，物品的重量和价值也是随机的。我们使用 `srand` 函数来设置随机数种子，确保每次运行程序生成的测试样例都不同。最后，我们依次对每个测试样例进行求解，并将结果输出到标准输出流中。

【问题描述】使用动态规划算法解0-1背包问题，具体来说就是，依据递归式，按照顺序求得子问题，使得选择合适物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。 【输入形式】在屏幕上输入背包容量、物品数量、每件物品价值和重量。 【输出形式】最优解时所选物品的价值总和及其编号。 【样例输入】 10 5 6 3 5 4 6 2 2 6 5 4 【样例输出】 15 1 2 5 【样例说明】 输入：背包容量10、物品数量5、每件物品价值6, 3, 5, 4, 6和重量2, 2, 6, 5, 4。 输出：最优解时选择物品的价值总和为15，编号为1,2,5。

好的，据我了解，您想要编写一个动态规划算法来解决0-1背包问题，并输出最优解时所选物品的价值总和及其编号。以下是代码实现：

def zeroOneKnapsack(W, wt, val, n):
    K = [[0 for x in range(W+1)] for x in range(n+1)]
    for i in range(n+1):
        for w in range(W+1):
            if i==0 or w==0:
                K[i][w] = 0
            elif wt[i-1] <= w:
                K[i][w] = max(val[i-1] + K[i-1][w-wt[i-1]],  K[i-1][w])
            else:
                K[i][w] = K[i-1][w]
    res = K[n][W]
    items = []
    w = W
    for i in range(n, 0, -1):
        if res <= 0:
            break
        if res == K[i-1][w]:
            continue
        else:
            items.append(i)
            res -= val[i-1]
            w -= wt[i-1]
    return (K[n][W], items[::-1])

W = int(input("请输入背包容量："))
n = int(input("请输入物品数量："))
val = list(map(int, input("请输入每件物品的价值：").split()))
wt = list(map(int, input("请输入每件物品的重量：").split()))

result = zeroOneKnapsack(W, wt, val, n)
print("最优解时选择物品的价值总和为", result[0], "，编号为", result[1])

我已经写好了代码，您只需要在屏幕上依次输入背包容量、物品数量、每件物品价值和重量即可得到结果。其中，结果的第一个元素为最优解时物品的价值总和，第二个元素为所选物品的编号。您可以将代码复制到Python环境中进行测试，看看是否能够得到想要的结果。

希望能够帮到您！