优先队列式分支限界法求解0-1背包问题时，计算结点上界值时所用算法思想是什么？简单描述该算法思想。

在优先队列式分支限界法求解0-1背包问题时，计算结点上界值的算法思想是贪心算法。具体来说，对于每个未被扩展的结点，我们根据当前背包中物品的总价值和剩余物品的总价值，计算出一个上界值，然后将该结点加入到优先队列中。

计算结点上界值的方法是，在当前结点的基础上，将剩余的物品按照单位价值从大到小排序，然后依次将单位价值最高的物品放入背包中，直到背包装满或者已经放入了所有的物品。如果在放入了部分物品后背包已经装满了，那么我们可以将最后一个物品按照容量比例放入背包中，使得背包恰好装满。

这种方法的思想是，优先选择单位价值最高的物品，这样可以确保当前结点的价值上界是最优的。同时，由于我们按照单位价值排序，所以剩余物品中的单位价值都不会大于当前结点中的物品，因此可以保证剩下的物品能够全部放入背包中。

总的来说，这种基于贪心算法的方法可以快速计算出每个结点的上界值，并且保证上界值是最优的，从而提高了优先队列式分支限界法求解0-1背包问题的效率。

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先进先出队列式分支限界法求解0-1背包问题用c++完整代码

以下是使用先进先出队列式分支限界法求解0-1背包问题的完整C代码：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define MAX_SIZE 100

//物品结构体
typedef struct _item{
    int weight; //重量
    int value;  //价值
    int bound;  //价值上界
}Item;

//结点结构体
typedef struct _node{
    int level;        //决策树层数
    int profit;       //当前已获得的价值
    int weight;       //当前已占用的重量
    int bound;        //价值上界
    int select[MAX_SIZE];  //选择情况
}Node;

//队列结构体
typedef struct _queue{
    Node elem[MAX_SIZE];  //队列元素
    int front;        //队头指针
    int rear;         //队尾指针
}Queue;

//初始化队列
void initQueue(Queue *q){
    q->front = q->rear = 0;
}

//判断队列是否为空
int isEmpty(Queue *q){
    if(q->front == q->rear)
        return 1;
    else
        return 0;
}

//进队列
void enqueue(Queue *q, Node n){
    if((q->rear+1)%MAX_SIZE == q->front){
        printf("Queue is full!\n");
        exit(1);
    }
    q->elem[q->rear] = n;
    q->rear = (q->rear+1)%MAX_SIZE;
}

//出队列
Node dequeue(Queue *q){
    if(isEmpty(q)){
        printf("Queue is empty!\n");
        exit(1);
    }
    Node n = q->elem[q->front];
    q->front = (q->front+1)%MAX_SIZE;
    return n;
}

//计算结点的价值上界
int bound(Node n, int nItems, Item items[]){
    int j, k;
    int totalWeight;
    int boundValue;

    //剩余物品全部装入背包
    if(n.weight >= items[n.level].weight){
        boundValue = n.profit;
        totalWeight = n.weight;
        for(j=n.level+1; j<nItems; j++){
            if(totalWeight+items[j].weight <= MAX_SIZE){
                totalWeight += items[j].weight;
                boundValue += items[j].value;
            }else{
                k = MAX_SIZE-totalWeight;
                boundValue += (int)(k*(items[j].value/items[j].weight));
                break;
            }
        }
    }
    //剩余物品不能全部装入背包
    else{
        boundValue = n.profit+(int)((MAX_SIZE-n.weight)*(items[n.level].value/items[n.level].weight));
        totalWeight = MAX_SIZE;
    }

    return boundValue;
}

//先进先出队列式分支限界法
int knapsack(int nItems, Item items[], int capacity, int *solution){
    Queue q;
    Node u, v;
    int i;

    initQueue(&q);

    //初始化根结点
    u.level = -1;
    u.profit = 0;
    u.weight = 0;

    //计算根结点的价值上界
    u.bound = bound(u, nItems, items);

    enqueue(&q, u);

    int maxProfit = 0;

    while(!isEmpty(&q)){
        u = dequeue(&q);

        //如果结点的价值上界小于当前最优解，则剪枝
        if(u.bound <= maxProfit)
            continue;

        //扩展结点
        if(u.level < nItems-1){
            //不选当前物品
            v.level = u.level+1;
            v.weight = u.weight;
            v.profit = u.profit;
            v.bound = bound(v, nItems, items);
            for(i=0; i<=u.level; i++){
                v.select[i] = u.select[i];
            }
            v.select[v.level] = 0;
            enqueue(&q, v);

            //选当前物品
            v.level = u.level+1;
            v.weight = u.weight+items[v.level].weight;
            v.profit = u.profit+items[v.level].value;
            v.bound = bound(v, nItems, items);
            for(i=0; i<=u.level; i++){
                v.select[i] = u.select[i];
            }
            v.select[v.level] = 1;

            //更新当前最优解
            if(v.profit > maxProfit){
                maxProfit = v.profit;
                for(i=0; i<nItems; i++){
                    solution[i] = v.select[i];
                }
            }

            //如果结点的价值上界大于当前最优解，则加入队列
            if(v.bound > maxProfit){
                enqueue(&q, v);
            }
        }
    }

    return maxProfit;
}

int main(){
    int nItems = 5;
    Item items[5] = {{2, 12, 0}, {1, 10, 0}, {3, 20, 0}, {2, 15, 0}, {5, 25, 0}};
    int capacity = 8;
    int solution[5] = {0};

    int maxProfit = knapsack(nItems, items, capacity, solution);

    printf("Total profit: %d\n", maxProfit);
    printf("Solution: ");
    for(int i=0; i<nItems; i++){
        printf("%d ", solution[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

其中，Item结构体存储物品的重量、价值和价值上界；Node结构体存储结点的决策树层数、当前已获得的价值、当前已占用的重量、价值上界和选择情况；Queue结构体为先进先出队列。在主函数中，定义了5个物品，背包容量为8，使用solution数组存储选中的物品，最终输出了最大价值和选择情况。

分支限界法求解0-1背包问题,规定物品数量为10，背包容量为50，输入为20个数，前十个为物品重量，后十个数为物品价值,键盘输入C语言代码

以下是使用分支限界法求解0-1背包问题的C语言代码：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define N 10 // 物品数量
#define C 50 // 背包容量

typedef struct {
    int weight; // 物品重量
    int value; // 物品价值
    float bound; // 松弛上界
    int level; // 结点所在层数
} Node;

int max_value = 0; // 最大价值
int max_weight[N+1] = {0}; // 最大价值对应的物品重量

void knapsack(int *w, int *v) {
    Node queue[100]; // 结点队列
    int front = 0, rear = 0; // 队头和队尾指针
    Node u, v1;

    // 初始化根结点
    u.level = 0;
    u.weight = 0;
    u.value = 0;
    u.bound = 0;
    queue[rear++] = u;

    while (front < rear) {
        // 取出队头结点
        u = queue[front++];
        if (u.level == N) { // 叶结点
            if (u.value > max_value) {
                max_value = u.value;
                for (int i = 0; i < N; i++) {
                    max_weight[i] = 0;
                }
                for (int i = N-1; i >= 0; i--) {
                    if (u.weight >= w[i]) {
                        max_weight[i] = 1;
                        u.weight -= w[i];
                    }
                    else {
                        max_weight[i] = u.weight / w[i];
                        break;
                    }
                }
            }
            continue;
        }

        // 计算左儿子结点的松弛上界
        v1.level = u.level + 1;
        v1.weight = u.weight + w[v1.level - 1];
        v1.value = u.value + v[v1.level - 1];
        if (v1.weight <= C) {
            v1.bound = v1.value;
            for (int i = v1.level; i < N; i++) {
                if (v1.weight + w[i] <= C) {
                    v1.weight += w[i];
                    v1.value += v[i];
                }
                else {
                    v1.bound += (C - v1.weight) * 1.0 / w[i] * v[i];
                    break;
                }
            }
            if (v1.bound > max_value) { // 产生新结点
                queue[rear++] = v1;
            }
        }

        // 计算右儿子结点的松弛上界
        v1.level = u.level + 1;
        v1.weight = u.weight;
        v1.value = u.value;
        v1.bound = v1.value;
        for (int i = v1.level; i < N; i++) {
            if (v1.weight + w[i] <= C) {
                v1.weight += w[i];
                v1.value += v[i];
            }
            else {
                v1.bound += (C - v1.weight) * 1.0 / w[i] * v[i];
                break;
            }
        }
        if (v1.bound > max_value) { // 产生新结点
            queue[rear++] = v1;
        }
    }
}

int main() {
    int w[N], v[N];
    printf("请输入%d个数，前%d个为物品重量，后%d个为物品价值：\n", N*2, N, N);
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        scanf("%d", &w[i]);
    }
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        scanf("%d", &v[i]);
    }

    knapsack(w, v);

    printf("最大价值：%d\n", max_value);
    printf("选择的物品重量为：");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d ", max_weight[i] * w[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}