总结6..
背包问题的解决过程
在解决问题之前,为描述方便,首先定义一些变量:Vi表示第 i 个物品的价值,Wi表示第 i 个物品的体积,定义V(i,j):当前背包容量 j,前 i 个物品最佳组合对应的价值,同时背包问题抽象化(X1,X2,…,Xn,其中 Xi 取0或1,表示第 i 个物品选或不选)。
1、建立模型,即求max(V1X1+V2X2+…+VnXn);
2、寻找约束条件,W1X1+W2X2+…+WnXn<capacity;
3、寻找递推关系式,面对当前商品有两种可能性:
包的容量比该商品体积小,装不下,此时的价值与前i-1个的价值是一样的,即V(i,j)=V(i-1,j);
还有足够的容量可以装该商品,但装了也不一定达到当前最优价值,所以在装与不装之间选择最优的一个,即V(i,j)=max{V(i-1,j),V(i-1,j-w(i))+v(i)}。
其中V(i-1,j)表示不装,V(i-1,j-w(i))+v(i) 表示装了第i个商品,背包容量减少w(i),但价值增加了v(i);
由此可以得出递推关系式:
j<w(i) V(i,j)=V(i-1,j)
j>=w(i) V(i,j)=max{V(i-1,j),V(i-1,j-w(i))+v(i)}

#include <stdio.h>
int main() {
// 定义数组a用于存储每个节点的权值,数组b作为邻接矩阵存储节点间的连接关系
// dp数组用于存储从每个节点出发能得到的最大权值和,d数组用于记录路径
int a[30], b[30][30] = {0}, n, dp[30] = {0}, d[30] = {0};
// 读取节点的数量n
scanf("%d", &n);
// 读取每个节点的权值,存储到数组a中,这里从a[1]到a[n]存储有效数据
for (int i = 1; i <= n; i++)
scanf("%d", &a[i]);
// 读取邻接矩阵b的上三角部分,表示节点之间的连接关系
// b[i][j]为1表示节点i到节点j有一条边
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
scanf("%d", &b[i][j]);
}
}
// 初始化dp[n]为节点n的权值,因为从节点n出发没有后续节点,所以它的最大权值和就是自身权值
dp[n] = a[n];
// 记录当前最大权值和对应的节点编号,初始化为n
int maxi = n;
// 从倒数第二个节点开始向前遍历,计算从每个节点出发的最大权值和
for (int i = n - 1; i >= 1; i--) {
// 初始化dp[i]为节点i的权值
dp[i] = a[i];
// 初始化d[i]为0,表示当前还没有找到后续能使权值和更大的节点
d[i] = 0;
// 遍历节点i之后的所有节点j,寻找从节点i到节点j的路径
for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
// 如果节点i到节点j有边,并且通过节点j能使从节点i出发的权值和更大
if (b[i][j] == 1 && dp[j] + a[i] > dp[i]) {
// 更新从节点i出发的最大权值和
dp[i] = dp[j] + a[i];
// 记录使权值和最大的后续节点j
d[i] = j;
}
}
// 如果当前节点i的最大权值和大于之前记录的最大权值和
if (dp[i] > dp[maxi])
// 更新最大权值和对应的节点编号为i
maxi = i;
}
// 从最大权值和对应的节点maxi开始,按照记录的路径输出路径上的节点
int t = maxi;
while (t > 0) {
printf("%d ", t);
t = d[t];
}
printf("\n");
// 输出从最大权值和对应的节点出发能得到的最大权值和
printf("%d", dp[maxi]);
return 0;
}

#include <stdio.h>
// 定义一个函数max,用于返回两个整数中的较大值
int max(int a, int b) {
return a > b? a : b;
}
int main() {
// t表示背包的容量,m表示物品的数量
// w数组用于存储每个物品的重量,v数组用于存储每个物品的价值
// dp数组是动态规划的核心数组,dp[i][j]表示考虑前i个物品,背包容量为j时能获得的最大价值
int t, m, w[103], v[103], dp[103][1003];
// 读取背包的容量t和物品的数量m
scanf("%d %d", &t, &m);
// 依次读取每个物品的重量和价值,并存储到w数组和v数组中
for (int i = 1; i <= m; i++) {
scanf("%d %d", &w[i], &v[i]);
}
// 动态规划核心部分,通过两层循环填充dp数组
// 外层循环遍历每个物品,从第1个物品到第m个物品
for (int i = 1; i <= m; i++) {
// 内层循环从背包容量t开始递减到0,用于计算在不同背包容量下的最大价值
for (int j = t; j >= 0; j--) {
// 如果当前背包容量j大于等于当前物品i的重量w[i],说明可以放入该物品
if (j >= w[i]) {
// 此时有两种选择:放入物品i,价值为dp[i - 1][j - w[i]] + v[i];不放入物品i,价值为dp[i - 1][j]
// 取两者中的较大值作为dp[i][j]的值
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j - w[i]] + v[i], dp[i - 1][j]);
} else {
// 如果当前背包容量j小于当前物品i的重量w[i],则无法放入该物品
// 此时dp[i][j]的值等于不考虑当前物品i时,背包容量为j的最大价值,即dp[i - 1][j]
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
}
}
// 输出考虑所有m个物品,背包容量为t时能获得的最大价值
printf("%d", dp[m][t]);
return 0;
}
相关文章:
总结6..
背包问题的解决过程 在解决问题之前,为描述方便,首先定义一些变量:Vi表示第 i 个物品的价值,Wi表示第 i 个物品的体积,定义V(i,j):当前背包容量 j,前 i 个物品最佳组合对应的价值,同…...
复位信号的同步与释放(同步复位、异步复位、异步复位同步释放)
文章目录 背景前言一、复位信号的同步与释放1.1 同步复位1.1.1 综述1.1.2 优缺点 1.2 recovery time和removal time1.3 异步复位1.3.1 综述1.3.2 优缺点 1.4 同步复位 与 异步复位1.5 异步复位、同步释放1.5.1 总述1.5.2 机理1.5.3 复位网络 二、思考与补充2.1 复…...
Gartner发布2025年网络治理、风险与合规战略路线图
新型网络风险和合规义务,日益成为网络治理、风险与合规实践面临的问题。安全和风险管理领导者可以参考本文,实现从被动、专注于合规的方法到主动、进一步自动化方法的转型。 主要发现 不断变化的监管环境和不断扩大的攻击面,使企业机构难以实…...
基于STM32的智能空气质量监测与净化系统设计
目录 引言系统设计 硬件设计软件设计 系统功能模块 空气质量检测模块自动净化模块数据显示与用户交互模块远程监控与数据上传模块 控制算法 空气质量检测与判断算法净化设备控制算法数据记录与远程反馈算法 代码实现 空气质量检测与显示代码自动净化与调节代码数据上传与远程控…...
人工智能之数学基础:线性代数中的线性相关和线性无关
本文重点 在线性代数的广阔领域中,线性相关与线性无关是两个核心概念,它们对于理解向量空间、矩阵运算、线性方程组以及人工智能等问题具有至关重要的作用。 定义与直观理解 当存在一组不全为0的数x1,x2,...,xn使得上式成立的时候,那么此时我们可以说向量组a1,a2...,an…...
08 工欲善其事必先利其器—常用类
1 字符串相关 1.1 String 所属包:java.lang 代表不可变的字符序列 注意:Java中,String是一个final类 1)创建字符串方式 String a "hello"; // 开辟内存空间 String b new String("hello"); String d…...
Redis实战-初识Redis
初识Redis 1、Redis简介2、 Redis数据结构简介3、 Redis命令3.1 字符串3.2 列表3.3 集合3.4 散列3.5 有序集合3.6 发布与订阅3.7 其他命令3.7.1 排序3.7.2 过期时间 如有侵权,请联系~ 如有错误,也欢迎批评指正~ 本篇文章大部分是来…...
spring boot中实现手动分页
手动分页 UserMapper.xml <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" > <mapper namespace"cn.m…...
【优选算法】5----有效三角形个数
又是一篇算法题,今天早上刚做的热乎的~ 其实我是想写博客但不知道写些什么(就水一下啦) -------------------------------------begin----------------------------------------- 题目解析: 这道题的题目算是最近几道算法题里面题目最短的&a…...
C++打字模拟
改进于 文宇炽筱_潜水 c版的打字效果_c自动打字-CSDN博客https://blog.csdn.net/2401_84159494/article/details/141023898?ops_request_misc%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25227f97863ddc9d1b2ae9526f45765b1744%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.1301023…...
最新版pycharm如何配置conda环境
首先在conda prompt里创建虚拟环境,比如 conda create --prefix E:/projects/myenv python3.8然后激活 conda activate E:/projects/myenv往里面安装点自己的包,比如 conda install pytorch1.7.1 torchvision0.8.2 -c pytorch打开pycharm 注意&#x…...
UML-对象图(Object Diagram)
一、定义 UML对象图用于描述系统中对象的状态和相互关系,是类图的一个实例化版本,主要展示了类图中定义的关系在特定时间点的实际体现。它帮助开发者在设计阶段理解对象之间的实际关系、属性值和状态,从而支持系统设计的准确性与有效性。 二、组成要素 UML对象图主要由以…...
Jmeter 动态参数压力测试时间段预定接口
🎯 本文档详细介绍了如何使用Apache JMeter进行压力测试,以评估预定接口在高并发场景下的性能表现。通过创建线程组模拟不同数量的用户并发请求,利用CSV文件动态配置时间段ID和用户token,确保了测试数据的真实性和有效性。文档中还…...
超大型集团合并报表数智管理转型
摘要:数字经济时代,数字化技术已成为驱动财务管理价值释放的重要引擎,数智化能力的提升是当前一流财务信息化建设的最新趋势。财务部门是企业的“数据交汇中心”和“信息加工中心”,通过对企业各项财务数据的分类、汇总和清晰呈现…...
[MCAL]Mcu配置
PostBuild: PreCompile: 选择时钟来源; 选择初始McuInitClock() 函数 电路手册里有晶振频率,如上所示;...
Qt基础项目篇——Qt版Word字处理软件
一、核心功能 本软件为多文档型程序,界面是标准的 Windows 主从窗口 拥有:主菜单、工具栏、文档显示区 和 状态栏。 所要实现的东西,均在下图了。 开发该软件,主要分为下面三个阶段 1)界面设计开发 多窗口 MDI 程序…...
算法刷题笔记——图论篇
这里写目录标题 理论基础图的基本概念图的种类度 连通性连通图强连通图连通分量强连通分量 图的构造邻接矩阵邻接表 图的遍历方式 深度优先搜索理论基础dfs 与 bfs 区别dfs 搜索过程深搜三部曲所有可达路径广度优先搜索理论基础广搜的使用场景广搜的过程 岛屿数量孤岛的总面积沉…...
Java空指针异常处理:判空、Optional与Assert解析
在Java编程中,空指针异常(NullPointerException)是最常见的运行时错误之一。本文将深入探讨三种处理空指针异常的方法:传统的判空检查、Java 8引入的Optional类以及使用断言(Assert)。通过代码示例和应用场…...
【vim】vim编辑器如何设置行号
vim编辑器如何设置行号 一、**临时设置行号**二、永久设置行号2.1. **用户配置文件方式(针对当前用户)**2.2. **全局配置文件方式(谨慎使用,会影响所有用户)** 在Vim中设置行号有以下两种常见的方法: 一、…...
MySQL可直接使用的查询表的列信息
文章目录 背景实现方案模板SQL如何查询列如何转大写如何获取字符位置如何拼接字段 SQL适用场景 背景 最近产品找来,想让帮忙出下表的信息,字段驼峰展示,每张表信息show create table全部展示,再逐个粘贴,有点太耗费时…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间, 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点,不需要开启数据库闪回。…...
逻辑回归:给不确定性划界的分类大师
想象你是一名医生。面对患者的检查报告(肿瘤大小、血液指标),你需要做出一个**决定性判断**:恶性还是良性?这种“非黑即白”的抉择,正是**逻辑回归(Logistic Regression)** 的战场&a…...
Qt Widget类解析与代码注释
#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码,写上注释 当然可以!这段代码是 Qt …...
iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版分享
平时用 iPhone 的时候,难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵,或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住,这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?
高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器,可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击,有效识别和清理一些恶意的网络流量,为用户提供安全且稳定的网络环境,那么,高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢?下面…...
dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...
Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...
