用c语言按照以下要求编写:有n件物品和一个容量为c的背包。第i件物品的容量是w(i),价值是p(i)。求解将哪些物品装入背包可是价值总和最大
时间: 2023-11-22 13:15:33 浏览: 42
好的,这是一道经典的背包问题,可以使用动态规划算法进行解决。具体来说,我们可以定义一个二维数组 dp[i][j],表示前 i 件物品放入容量为 j 的背包中所能获得的最大价值。初始时,dp[0][j] = 0 和 dp[i][0] = 0。
对于每个物品 i,我们有两种选择:放入背包中或不放入背包中。如果不放入背包中,则 dp[i][j] = dp[i-1][j]。如果放入背包中,则 dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + p[i]。因此,我们可以得到状态转移方程:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + p[i])
最终的答案是 dp[n][c],即将所有物品放入容量为 c 的背包中所能获得的最大价值。
以下是C语言代码实现:
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用c语言详细按照以下要求编写:有n件物品和一个容量为c的背包。第i件物品的容量是w(i),价值是p(i)。求解将哪些物品装入背包可是价值总和最大
以下是使用C语言实现0-1背包问题的代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_N 1000
#define MAX_C 1000
int max(int a, int b) {
return a > b ? a : b;
}
int main() {
int n, c;
int w[MAX_N], p[MAX_N];
int dp[MAX_N][MAX_C];
printf("请输入物品件数和背包容量:");
scanf("%d%d", &n, &c);
printf("请分别输入每件物品的容量和价值:\n");
for (int i = 1; i <= n; i++) {
scanf("%d%d", &w[i], &p[i]);
}
// 动态规划求解
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= c; j++) {
if (j < w[i]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + p[i]);
}
}
}
printf("最大价值为:%d\n", dp[n][c]);
return 0;
}
```
该代码使用了动态规划求解0-1背包问题。其中,dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。状态转移方程为:
```
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + p[i])
```
其中,如果容量j小于物品i的容量w[i],则背包无法放下第i件物品,此时dp[i][j]等于dp[i-1][j];否则,将第i件物品放入背包中,此时背包容量变为j-w[i],所能获得的最大价值为dp[i-1][j-w[i]]+p[i]。取这两种情况的最大值即为dp[i][j]。
最终的最大价值为dp[n][c]。
使用C语言编写代码n个物品和1个背包,对物品i,其价值为vi,重量为wi,背包的容量为W。如何选取物品装入背包,使背包中所装入的物品的总价值最大
这是一个经典的背包问题,可以使用动态规划算法来解决。具体思路如下:
1. 定义一个二维数组dp[i][j],其中i表示前i个物品,j表示背包容量为j。dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些装入容量为j的背包,可以获得的最大价值。
2. 初始化dp数组,将dp[0][j]和dp[i][0]都初始化为0,表示背包容量为0或没有物品可选时,获得的最大价值都为0。
3. 对于每个物品i,遍历所有可能的背包容量j,如果当前物品的重量wi大于背包容量j,则无法选择该物品,该情况下dp[i][j]应该等于dp[i-1][j];否则,可以选择该物品,将该物品的价值vi加入到dp[i-1][j-wi]中,即dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi。此时需要比较选择和不选择该物品两种情况下的价值大小,取其中的最大值。
4. 最终的结果保存在dp[n][W]中,n表示物品的数量,W表示背包的容量。
下面是具体的C代码实现:
```c
#include <stdio.h>
int max(int a, int b) {
return a > b ? a : b;
}
int knapsack(int n, int W, int *v, int *w) {
int dp[n+1][W+1];
int i, j;
for (i = 0; i <= n; i++) {
for (j = 0; j <= W; j++) {
if (i == 0 || j == 0) {
dp[i][j] = 0;
} else if (w[i-1] > j) {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
} else {
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]);
}
}
}
return dp[n][W];
}
int main() {
int n = 5; // 物品数量
int W = 10; // 背包容量
int v[] = {6, 3, 5, 4, 6}; // 物品价值
int w[] = {2, 2, 6, 5, 4}; // 物品重量
int res = knapsack(n, W, v, w);
printf("背包中所装入的物品的总价值最大为%d\n", res); // 15
return 0;
}
```
注意:这里的代码是基于题目的输入格式进行编写的,如果你有其他的输入格式,需要进行相应的调整。同时,这里的代码只是一个参考实现,可能存在一些小问题,需要读者自行进行调试和优化。