一、实验内容:
分别用蛮力法、动态规划法、回溯法和分支限界法求解0/1背包问题。
注:0/1背包问题:给定n 种物品和一个容量为C 的背包,物品i 的重量
是i w ,其价值为i v ,背包问题是如何使选择装入背包内的物品,使得装入背
包中的物品的总价值最大。其中,每种物品只有全部装入背包或不装入背包
两种选择。
二、所用算法的基本思想及复杂度分析:
1.蛮力法求解0/1背包问题:
1)基本思想:
对于有n 种可选物品的0/1背包问题,其解空间由长度为n 的0-1
向量组成,可用子集数表示。在搜索解空间树时,深度优先遍历,搜索每
一个结点,无论是否可能产生最优解,都遍历至叶子结点,记录每次得
到的装入总价值,然后记录遍历过的最大价值。
2)代码:
#include
#include
using namespace std;
#define N 100 //最多可能物体数
struct goods //物品结构体
{
int sign; //物品序号
int w; //物品重量
int p; //物品价值
}a[N];
bool m(goods a,goods b)
{
return (a.p/a.w)>(b.p/b.w);
}
int max(int a,int b)
{
return a
}
int n,C,bestP=0,cp=0,cw=0;
int X[N],cx[N];
/*蛮力法求解0/1背包问题*/
int Force(int i)
{
if(i>n-1){