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  1. 01背包问题的c语言程序

  2. 这是用动态规划思想解决经典的01背包问题的c语言代码，内容完整，代码可行

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-07
    • 文件大小：907264
    • 提供者：wodeiphone

  1. 01背包算法 C语言代码

  2. 01背包问题算法 动态规划 代码 01背包问题算法 动态规划 代码 01背包问题算法 动态规划 代码

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-10-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：wayiyi2010

  1. 算法实验报告及源码

  2. 包含六个算法实验内容：01背包贪心算法，N皇后问题递归算法，N皇后循环算法，动态规划矩阵连乘，分治法，和最优装载，附实验结果和完全代码，所有代码在C-FREE 5.0编译环境下全部运行通过

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-12-26
    • 文件大小：195584
    • 提供者：orclucifer

  1. 蛮力动态规划贪心回溯01背包TSP问题（Java与C++）

  2. 蛮力法动态规划法贪心法回溯法四种算法（Java和C++）01背包TSP问题代码和折线图比较。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-06-25
    • 文件大小：646144
    • 提供者：zuozuoshenghen

  1. C#实现-动态规划-01背包问题(Knapsack)

  2. C#实现-动态规划-01背包问题(Knapsack)，代码根据软考书籍中C代码的内容改写，已调试使用无误。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-19
    • 文件大小：54272
    • 提供者：u010349629

  1. 动态规划 01背包问题 c++代码

  2. 动态规划之01背包问题，cpp示例代码，经测试，编译通过，可直接使用。 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-10-13
    • 文件大小：997
    • 提供者：baibai_CSDN

  1. Python基于动态规划算法解决01背包问题实例

  2. 本文实例讲述了Python基于动态规划算法解决01背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 在01背包问题中，在选择是否要把一个物品加到背包中，必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较，这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题，使用动态规划来解决。n=5是物品的数量，c=10是书包能承受的重量，w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量，v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值，先把递归的定义写出来： 然后自底向上实现，代码如下： def bag(n,c,w,v):

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38668243

  1. Python基于回溯法解决01背包问题实例

  2. 本文实例讲述了Python基于回溯法解决01背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 同样的01背包问题，前面采用动态规划的方法，现在用回溯法解决。回溯法采用深度优先策略搜索问题的解，不多说，代码如下： bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None def backtrack(i): global bestV,curW,curV,x,bestx if i>=n: if bestV<curV: bestV=curV bes

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38576229