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文档简介

1、购物清单问题的回溯搜寻演算法分析研究双面量(陕西师范大学，西安市，710062)摘要：购物清单问题是典型的0-1背包问题。背包问题0-1是算法分析设计的经典问题。在牙齿文件中，通过算法反向搜索解决购物清单问题，进行算法时间复杂度理论和实际分析比较。关键字：购物清单问题0-1背包回溯搜寻一、问题说明：小明被评为省级三大学生，妈妈决定奖励他N元。小明开始做预算，但是他想买的东西太多，会超过妈妈限定的N元。所以他把每件东西的重要性定为5级。整数15，5等是最重要的。他还在网上找到了各项目的价钱(都是整数)。他希望将每个项目的价钱及重要性的乘积加在一起，除非超过N元。我j料号的价钱vj，重要性wj，料

2、号k总计，编号J1，J2，JK，总计：vJ1* wJ1v；请帮助小明设计符合要求的购物清单。二、算法分析和数学建模：假设：买的东西都是独立的。也就是说，没有相互依存。对于每件物品，只能购买或不购买两种茄子情况，物体本身也不能分离，购买的物体总数受总数的限制，目标是尽量求重要性1。所以牙齿问题是典型的0/1背包问题！一般而言，N个料号为1，2，3，您可以编号n，将I料号的采购情况记录为fi(fi=0，1)，很快将I料号的采购记录为fi1.重要性：牙齿文档由对象重要性和价钱乘积定义。从算法复杂性理论来看，牙齿问题是NP问题。现在对牙齿等问题的解决方法也很多。主要有分支限制法、军旅法、图论、贪心算法

3、、蚂蚁种群算法等。牙齿文章的作者利用回溯搜寻演算法解决问题，分析和讨论。以标题约束(总价钱n元以下)为前提，反向搜索问题解决空间构成的树。在巡回过程中，需要购买当前项目时(值为1)，要判断购买后价钱总额是否超过N元，如果不超过，则需要进行更深的搜索。购买后，如果认为价钱总数大于N韩元，就不需要进行更深的搜索。三、算法的实施在算法实施过程中，必须添加辅助变量，如下所示：记录料号重要性，价钱阵列w，V；把货币总数记为TM。在每个搜索过程中，记录当前搜索结果的当前最大重要性，当前支出分别为Cmax、total、当前最大重要性的项目选择t；每次搜索时，物品的餐饮状态阵列sign；设计回溯搜寻的核心算法：从Void www(int i) /层I开始：int j；float sum=0；/当前季度重要性合计If (i=n

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