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背包多重约束
我有一个动态规划问题 我花了几个小时研究但没有结果 第一部分很简单 你有一背包物品 你必须最大化这些物品的价值 同时将它们保持在一定的重量以下 问题的第二部分是相同的 只是现在也有一个项目限制 例如 您可以放入袋子中的物品的最大价值是多少
Algorithm
dynamicprogramming
knapsackproblem
binpacking
如何用Java实现子集和问题
有谁知道如何通过这个伪代码在Java中实现子集和问题 w an array of positive integers sorted in non decreasing order W the target sum value include
Java
knapsackproblem
subsetsum
01 背包专业化
抱歉 如果这个问题已经得到解答 但我对算法没有深入的了解 并且并不总是注意到算法不同专业之间的微妙之处 我有 我认为是 01 背包问题的一个轻微变体 我有一个背包 其最大重量为 W 有 N 个重量为 w 价值为 v 的物品可供选择 我想要做
Algorithm
knapsackproblem
如何解决具有 3 个变量的背包问题?
解决与背包问题相关的问题的最佳方法是什么 该问题有 3 个变量 例如 价值 重量和体积 尽可能的最大值 有最大重量和体积限制 我尝试过根据其值 重量 体积 使用定义的索引 但我相信这不会给我最好的解决方案 所以我进行了搜索 有些人建议使用动
Algorithm
Optimization
dynamicprogramming
knapsackproblem
从不同组中选择的背包
我对背包问题有一个变体 我正在努力寻找有效的解决方案 假设您有多组项目 每个组可以有任意数量的物品 每个物品都有一个值和重量 问题是找到总价值最大 重量 也就是说 想象一下你有数百种物品可供选择 但你必须带一份三明治 一份饮料 一份零食 一
Algorithm
knapsackproblem
查找背包中的物品
我想用C 递归地解决背包问题 这是我的代码 public int f int n int remain if n lt 0 return 0 if w n gt remain Thread VolatileWrite ref check n
c
Algorithm
recursion
knapsackproblem
将数字列表分为 2 个等和列表的算法
有一个数字列表 该列表将被分为 2 个大小相等的列表 并且总和相差最小 金额必须打印出来 Example gt gt gt que 2 3 10 5 8 9 7 3 5 2 gt gt gt make teams que 27 27 对于某
python
Algorithm
dynamicprogramming
npcomplete
knapsackproblem
这2个背包算法一样吗? (他们总是输出相同的东西吗)
在我的代码中 假设C是容量 N是物品数量 w j 是物品j的重量 v j 是物品j的值 它与0 做同样的事情吗 1 背包算法 我一直在一些数据集上尝试我的代码 情况似乎确实如此 我想知道这一点的原因是因为我们学过的 0 1 背包算法是二维的
Algorithm
knapsackproblem
2 个容量相同的背包 - 为什么我们不能两次找到最大值
如果给你一组具有值和重量的物品 w1 v2 w2 v2 wn vn 以及两个容量相等的背包 Knap1 和 Knap2 C 则目标是确定可以分别放入 Knap1 和 Knap2 的物品 S1 和 S2 的最佳子集 并最大化背包的价值和容量
Algorithm
dynamicprogramming
knapsackproblem
背包0-1个定量
我正在编写具有多个约束的背包 0 1 的变体 除了重量约束之外 我还有数量约束 但在本例中 我想解决背包问题 因为我的背包中需要恰好有 n 件物品 且重量小于或等于 W 目前正在为简单的 0 1 案例实现动态编程 ruby 解决方案 基于
Algorithm
dynamicprogramming
knapsackproblem
解决这个分配珠子难题的算法?
假设你有一个圆圈 如下所示 N点 并且你有N珠子分布在槽中 Here s an example 每个珠子都可以顺时针移动X插槽 这需要花费X 2美元 您的目标是最终在每个槽中获得一颗珠子 完成这项任务至少需要花多少钱 这个问题更有趣的变体
Algorithm
dynamicprogramming
graphtheory
knapsackproblem
为什么解决背包问题不被视为线性规划?
为什么背包问题不属于线性规划算法尽管背包问题陈述看起来与中的问题相似线性规划 背包可以写成整数线性规划程序 与普通的线性规划不同 该问题要求解中的变量是整数 已知线性规划可在多项式时间内求解 而整数线性规划是 NP 完全的 读者练习 证明
Algorithm
linearprogramming
knapsackproblem
0-1 背包有额外限制(彩色物品)?
我研究这个问题主要是出于工作间隙的好奇心 想象一下正常的 0 1 背包问题 除了所有物品都是黄色 红色 蓝色或绿色之外 并且由于你的强迫症 你的背包中每种颜色必须恰好有 2 件物品 因此 每个项目都有 3 个属性 而不是普通项目 重量 价值
Algorithm
knapsackproblem
背包0-1路径重建(拿哪些物品)[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我知道如何用动态规划方法解决背包 0 1 问题 但我很难弄清楚要拿哪些物品而不影响 O N C N 个物品 C 容量 的复杂性 有什么想法 我更喜欢自下而上的方法 假设现在您将结果存储在数组中bool a whe
Algorithm
path
dynamicprogramming
knapsackproblem
bottomup
找出最小匹配对
我有 2 个列表 其中包含具有 3 个属性的相同对象 accNo accType 和余额 List lt gt CSList CS1 CS 3000 CS2 CS 2000 CS3 CS 1000 List lt gt CLList CL1
dynamicprogramming
knapsackproblem
greedy
cumulativesum
动态规划和 0/1 背包
尽管我已经阅读了很多资源试图理解动态编程 但我在理解动态编程方面遇到了一些困难 我理解使用斐波那契算法给出的动态规划的示例 我明白如果你使用分而治之的方法 你最终会多次解决一些子问题 而动态编程通过解决这些重叠的子问题但只解决一次 并存储它
Algorithm
dynamicprogramming
knapsackproblem
遗传算法和动态规划哪个是解决经典0-1背包问题的最佳方法? [关闭]
就目前情况而言 这个问题不太适合我们的问答形式 我们希望答案得到事实 参考资料或专业知识的支持 但这个问题可能会引发辩论 争论 民意调查或扩展讨论 如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放 访问帮助中心 help reopen questi
Algorithm
Dynamic
Genetic
knapsackproblem
背包问题(经典)
所以我必须在课堂上解决背包问题 到目前为止 我已经提出了以下建议 我的比较器是确定两个主题中哪一个是更好的选择的函数 通过查看相应的 值 工作 元组 我决定迭代工作量小于 maxWork 的可能科目 为了找到在任何给定回合中哪个科目是最佳选
python
knapsackproblem
如何确定最便宜的通勤票组合
My 当地火车服务 http www sunrail com default aspx faresandpasses reloadable htm最近添加了日常通勤的选项 我正在尝试确定一种算法 用于查找给定日期的一组给定往返行程的最便宜的
Algorithm
dynamicprogramming
knapsackproblem
如何从数组中获得优化选择
我有几个哈希数组 假设我有三个 如下所示 a cost 10 value 20 cost 9 value 20 cost 10 value 22 cost 2 value 10 b cost 4 value 20 cost 9 value
ruby
Algorithm
Optimization
knapsackproblem
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