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文档简介

1、实验四 “0-1”背包问题一、实验目的熟悉C/C+语言的集成开发环境；通过本实验加深对贪心算法、动态规划算法的理解。二、实验内容掌握贪心算法、动态规划算法的概念和基本思想，分析并掌握“0-1”背包问题的求解方法，并分析其优缺点。三、实验要求1. “0-1”背包问题的贪心算法2. “0-1”背包问题的动态规划算法四、实验步骤理解算法思想和问题要求；编程实现题目要求；上机输入和调试自己所编的程序；验证分析实验结果；整理出实验报告。5、 实验程序 #include #include iostream using namespace std; int max(int a,int b) if(a b)

2、return a; else return b; void ZeroOneBag(int *v,int *w,int *x,int c,int n, int m8100) int i,j;for(j = 0; j c; j+) if (j = 1; i-) /控制物品的循环,从i-1到第1件 for(j = 0; j wi; j+) /贪心法把此行注释 mij=mi+1j; /贪心法把此行注释 for(j=wi; j=c; j+) mij=max(mi+1j, mi+1j-wi+vi); for(i = 1; i n; i +) /构造最优解 if(mic = mi+1c) xi = 0; e

3、lse xi = 1; c = c-wi; xn = (mnc)?1:0; /mnc大于0吗？大于就是选了 return; void main() int i=0,n=7; int w=0,2,3,5,7,1,4,1; int v=0,10,5,15,7,6,18,3; int x=0,0,0,0,0,0,0,0; cout程序自带数据为：n; cout编号 重量 价值endl; for ( i=0;in;i+) cout i+1 wi+1 vi+1endl; int m=15; int array8100=0; ZeroOneBag(v,w,x,m,7,array); coutn背包能装的最

4、大价值为: array1m; coutnn最优解为:; for(i = 1; i = n; i+) cout xi ; coutnn; system(pause); 6、 实验结果 1.贪心法 2.动态规划法 7、 实验分析解决0/1背包问题的方法有多种，最常用的有贪心法和动态规划法。其中贪心法无法得到问题的最优解，而动态规划法都可以得到最优解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是互相独立的，若用分治法解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，以至于最后解决原问题需要耗费过多的时间。动态规划法又和贪心算法有些一样，在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果。不

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