回溯算法_01背包问题

背包回溯算法

班级：10级通信二班学号：14102303001 姓名：蔡诚

成绩分

一、设计目的

（1）掌握回溯法的设计思想；

（2）掌握解空间树的构造方法，以及在求解过程中如何存储求解路径；（3）考察回溯法求解问题的有效程度。

（4）设计可能解的表示方式，构成解空间树；

（5）设计回溯算法完成问题求解；

（6）设计测试数据，统计搜索空间的结点数；

二、设计内容

1．任务描述

给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大。

2．背包回溯的表示方案

X1*X2=Y（Max）

递推过程的抽象描述

本设计采用前向或后向递推公式。用自然语言、伪程序设计语言或流程图等形式针对快速贪心的求解（抽象地）描述递推过程……

3．主要数据类型与变量

int c; //背包容量

int m; //物品数

int x[100];

int weight[100]; //物品重量

int price[100]; //物品价值

int bp=0;

int bA[100]; //当前最优解

int times=0;

for (i=1; i<=n; i++) //初始化 x[i]=0;

三、测试

四、总结与讨论

通过这次试验，我掌握了回溯法的设计思想，如何构造解空间树，如何储存求解路径。

递归的思想：（1）考虑物品i被选择，这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后，继续递归去考虑其余物品的选择。（2）考虑物品i不被选择，这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。

迭代的思想：对物品i的考察有这样几种情况：当该物品被包含在候选解中依旧满足解的总重量的限制，该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的；反之，该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地，仅当物品不被包括在候选解中，还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时，才去考虑该物品不被包括在候选解中；反之，该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。

附：程序模块的源代码

# include

int c; //背包容量

int m; //物品数

int x[100];

int weight[100]; //物品重量

int price[100]; //物品价值

int bp=0;

int bA[100]; //当前最优解

int times=0;

void beibao(int n)

{

int i,k;

for (i=1; i<=n; i++) //初始化

x[i]=0;

k=1;

while (k>=1)

{

times+=1;

x[k]=x[k]+1; //第k个物品放入背包

if (x[k]<=2&& k==m)

{ //得到一个解，输出

int currentWeight=0; //当前重量

int currentPrice=0; //当前价值

for (i=1; i<=n; i++)

{

if(x[i]==1)

{

currentWeight += weight[i];

currentPrice += price[i];

}

}

if(currentWeight<=c)

{

if(currentPrice>bp)

{

bp=currentPrice;

for (int j=1; j<=n; j++)

{

if(x[j]==2)

bA[j]=x[j]-2;

else

bA[j]=x[j];

}

}

}

}

else if (x[k]<=2 && k

k=k+1; //放置下一个物品

else

{

x[k]=0; //拿走第k个物品，重置x[k]，回溯 k=k-1;

}

}

}

void main()

{

int i;

/*输入部分*/

printf("请输入物品的数量:\n");

scanf("%d",&m);

printf("请输入背包的容量(能承受的重量):\n");

scanf("%d",&c);

printf("请依次输入%d个物品的重量:\n",m);

for(i=1;i<=m;i++)

scanf("%d",&weight[i]);

printf("请依次输入%d个物品的价值:\n",m);

for(i=1;i<=m;i++)

scanf("%d",&price[i]);

beibao(m);

printf("***************************************************** **\n");

printf("\nthe best answer is {");

for(i=1;i

printf("%d,",bA[i]);

printf("%d}\tthe price is %d\n",bA[i],bp);

printf("\n\n总共搜索结点数%d\n",times);

}

动态规划与回溯法解决0-1背包问题

0-1背包动态规划解决问题 一、问题描述： 有n个物品，它们有各自的重量和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 二、总体思路： 根据动态规划解题步骤（问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成）找出01背包问题的最优解以及解组成，然后编写代码实现。 原理： 动态规划与分治法类似，都是把大问题拆分成小问题，通过寻找大问题与小问题的递推关系，解决一个个小问题，最终达到解决原问题的效果。但不同的是，分治法在子问题和子子问题等上被重复计算了很多次，而动态规划则具有记忆性，通过填写表把所有已经解决的子问题答案纪录下来，在新问题里需要用到的子问题可以直接提取，避免了重复计算，从而节约了时间，所以在问题满足最优性原理之后，用动态规划解决问题的核心就在于填表，表填写完毕，最优解也就找到。 过程： a) 把背包问题抽象化（X1，X2，…，Xn，其中 Xi 取0或1，表示第i个物品选或不选），V i表示第i个物品的价值，W i表示第i个物品的体积（重量）； b) 建立模型，即求max(V1X1+V2X2+…+VnXn)； c) 约束条件，W1X1+W2X2+…+WnXn (V2X2+V3X3+…+VnXn)+V1X1；

回溯算法解决0-1背包问题(DOC)

《算法分析与设计》实验报告 2015-2016年第2学期 实验班级： 学生姓名： 学号： 指导老师： 信息工程学院

实验项目名称：回溯算法解决0-1背包问题 实验日期：2016年5 月18 日 一、实验类型：□√验证性□设计性 二、实验目的 掌握0—1背包问题的回溯算法 三、实验内容及要求 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 四、实验步骤 #include using namespace std; class Knap { friend int Knapsack(int p[],int w[],int c,int n ); public: void print() { for(int m=1;m<=n;m++) { cout<

int cw;//当前重量 int cp;//当前价值 int bestp;//当前最优值 int *bestx;//当前最优解 int *x;//当前解 }; int Knap::Bound(int i) { //计算上界 int cleft=c-cw;//剩余容量 int b=cp; //以物品单位重量价值递减序装入物品while(i<=n&&w[i]<=cleft) { cleft-=w[i]; b+=p[i]; i++; } //装满背包 if(i<=n) b+=p[i]/w[i]*cleft; return b; } void Knap::Backtrack(int i) { if(i>n) { if(bestp

算法分析与程序设计动态规划及回溯法解背包问题

动态规划法、回溯法解0-1背包问题 2012级计科庞佳奇 一、问题描述与分析 1.动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会 有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，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，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。 不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。 多阶段决策问题中，各个阶段采取的决策，一般来说是与时间有关的，决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，故有“动态”的含义，称这种解决多阶段决策最优化问题的方法为动态规划方法。任何思想方法都有一定的局限性，超出了特定条件，它就失去了作用。同样，动态规划也并不是万能的。适用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性。1.最优化原理（最优子结构性质）最优化原理可这样阐述：一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之，一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。2.无后效性将各阶段按照一定的次序排列好之后，对于某个给定的阶段状态，它以前各阶段的状态无法直接影响它未来的决策，而只能通过当前的这个状态。换句话说，每个状态都是过去历史的一个完整总结。这就是无后向性，又称为无后效性。3.子问题的重叠性动态规划将原来具有指数级时间复杂度的搜索算法改进成了具有多项式时间复杂度的算法。其中的关键在于解决冗余，这是动态规划算法的根本目的。动态规划实质上是一种以空间换时间的技术，它在实现的过程中，不得不存储产生过程中的各种状态，所以它的空间复杂度要大于其它的算法。 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。 2.回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目 标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时，要先判断该结点是否包含问题的解，如果包含，就从该结点出发继续探索下去，如果该结点不包含问题的解，则逐层向其祖先结点回溯。（其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法）。若用回溯法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。

回溯法和分支限界法解决0-1背包题

0-1背包问题 计科1班朱润华 2012040732 方法1：回溯法 一、回溯法描述： 用回溯法解问题时，应明确定义问题的解空间。问题的解空间至少包含问题的一个（最优）解。对于0-1背包问题，解空间由长度为n的0-1向量组成。该解空间包含对变量的所有0-1赋值。例如n=3时，解空间为：｛（0，0，0），（0，1，0），（0，0，1），（1，0，0），（0，1，1），（1，0，1），（1，1，0），（1，1，1）｝然后可将解空间组织成树或图的形式，0-1背包则可用完全二叉树表示其解空间给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。问:应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述：给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi∈{0,1}, ? ∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 二、回溯法步骤思想描述： 0-1背包问题是子集选取问题。0-1 背包问题的解空间可以用子集树表示。在搜索解空间树时，只要其左儿子节点是一个可行节点，搜索就进入左子树。当右子树中有可能含有最优解时，才进入右子树搜索。否则，将右子树剪去。设r是当前剩余物品价值总和，cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r<=bestp时，可剪去右子树。计算右子树上界的更好的方法是将剩余物品依次按其单位价值排序，然后依次装入物品，直至装不下时，再装入物品一部分而装满背包。 例如：对于0-1背包问题的一个实例，n=4,c=7,p=[9,10,7,4],w=[3,5,2,1]。这4个物品的单位重量价值分别为[3,2,3,5,4]。以物品单位重量价值的递减序装入物品。先装入物品4，然后装入物品3和1.装入这3个物品后，剩余的背包容量为1，只能装0.2的物品2。由此得一个解为[1,0.2,1,1]，其相应价值为22。尽管这不是一个可行解，但可以证明其价值是最优值的上界。因此，对于这个实例，最优值不超过22。 在实现时，由Bound计算当前节点处的上界。类Knap的数据成员记录解空间树中的节点信息，以减少参数传递调用所需要的栈空间。在解空间树的当前扩展节点处，仅要进入右子树时才计算上界Bound,以判断是否可将右子树剪去。进入左子树时不需要计算上界，因为上界预期父节点的上界相同。 三、回溯法实现代码： #include "stdafx.h" #include using namespace std; template class Knap { template friend Typep Knapsack(Typep [],Typew [],Typew,int); private: Typep Bound(int i);

回溯法实验(0-1背包问题)

算法分析与设计实验报告第五次附加实验

附录： 完整代码（回溯法） //0-1背包问题回溯法求解 #include using namespace std; template class Knap //Knap类记录解空间树的结点信息 { template friend Typep Knapsack(Typep [],Typew [],Typew,int); private: Typep Bound(int i); //计算上界的函数 void Backtrack(int i); //回溯求最优解函数

Typew c; //背包容量 int n; //物品数 Typew *w; //物品重量数组| Typep *p; //物品价值数组 Typew cw; //当前重量 Typep cp; //当前价值 Typep bestp; //当前最后价值 }; template Typep Knapsack(Typep p[],Typew w[],Typew c,int n); //声明背包问题求解函数template inline void Swap(Type &a,Type &b); //声明交换函数 template void BubbleSort(Type a[],int n); //声明冒泡排序函数 int main() { int n ;//物品数 int c ;//背包容量 cout<<"物品个数为："; cin>>n; cout<<"背包容量为："; cin>>c; int *p = new int[n];//物品价值下标从1开始 int *w = new int[n];//物品重量下标从1开始 cout<<"物品重量分别为："<>w[i]; } cout<<"物品价值分别为："<>p[i]; } cout<<"物品重量和价值分别为："<

用回溯法解决0-1背包问题

#include int c; //背包容量 int n; //物品数 int weight[100]; //存放n个物品重量的数组 int price[100]; //存放n个物品价值的数组 int currentWeight=0; //当前重量 int currentPrice=0; //当前价值 int bestPrice=0; //当前最优值 int bestAnswer[100]; //当前最优解 int bp=0; int bA[100]; //当前最优解 int times=0; void Print(); void Backtracking(int i) { times+=1; if(i>n) { Print(); if(bestPrice>bp) { bp=bestPrice; for(int j=1;j<=n;j++) bA[j]=bestAnswer[j]; } return; } if(currentWeight+weight[i]<=c) { //将物品i放入背包，搜索左子树 bestAnswer[i] = 1; currentWeight += weight[i]; bestPrice += price[i]; Backtracking(i+1); //完成上面的递归，返回到上一结点，物品i不放入背包，准备递归右子树 currentWeight -= weight[i]; bestPrice -= price[i]; } bestAnswer[i] = 0; Backtracking(i+1); } void Print() {

回溯算法之0-1背包问题

1、实验目的 （1）掌握回溯法设计策略。 （2）通过0-1背包问学习回溯法法设计技巧2.实验内容 源程序： #include using namespace std; double c;//背包容量 int n; //物品数 double w[100];//物品重量数组 double p[100];//物品价值数组 double cw=0;//当前重量 double cp=0;//当前价值 double bestp=0;//当前最优值 double bound(int i) { double cleft,b; //计算上界 cleft=c-cw;//剩余容量 b=cp; //以物品单位重量价值递减序装入物品 while(i<=n&&w[i]<=cleft) { cleft-=w[i]; b+=p[i]; i++; } //装满背包 if(i<=n) b+=p[i]*cleft/w[i]; return b; } void Backtrack(int i) { if(i>n) { if(cp>bestp) bestp=cp; return;

} if(cw+w[i]<=c) //搜索左子树 { cw+=w[i]; cp+=p[i]; Backtrack(i+1); cp-=p[i]; cw-=w[i]; } if(bound(i+1)>bestp)//搜索右子树 Backtrack(i+1); } double Knapsack (double pp[],double ww[],double d) { int i; double TP=0,TW=0; cw=0.0;cp=0.0;bestp=0.0;//计算所有物品的重量及价值 for(i=1;i<=n;i++) { TP=TP+pp[i]; TW=TW+ww[i]; } if(TW<=d)//所有物品装入背包 bestp=TP; else { Backtrack(1); } return bestp; }; int main() {

回溯法解0 1背包问题实验报告

实验4 回溯法解0-1背包问题 一、实验要求 1．要求用回溯法求解0-1背包问题； 要求交互输入背包容量，物品重量数组，物品价值数组；2．要求显示结果。3． 二、实验仪器和软件平台 仪器：带usb接口微机 软件平台：WIN-XP + VC++ 三、实验源码 #include \ #include #include #include<> #include using namespace std; template class Knap { public: friend void Init(); friend void Knapsack(); friend void Backtrack(int i); friend float Bound(int i); bool operator<(Knap a)const { if(fl< return true; else return false; } private: ty w; ; cout<>bag[i].v; for(i=0;i

{ bag[i].flag=0; bag[i].kk=i; bag[i].fl=*bag[i].v/bag[i].w; } }void Backtrack(int i){cw+=bag[i].w;if(i>=n) <=c) lag=1; cp+=bag[i].v; Backtrack(i+1); cw-=bag[i].w; cp-=bag[i].v; } if(Bound(i+1)>bestp)lag=0; Backtrack(i+1); }}<=cleft){; b+=bag[i].v; i++; } /bag[i].w * cleft; return b; } void Knapsack() k]=bag[k].flag; lag*bag[k].v; //价值累加 } cout<

回溯法解决01背包问题

回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。它在包含问题的所有解的解空间树中按照深度优先的策略，从根节点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一节点时，总是先判断该节点是否肯定不包含问题的解。如果肯定不包含，则跳过对以该节点为根的子树的系统搜索，逐层向其原先节点回溯。否则，进入该子树，继续按深度优先的策略进行搜索。 运用回溯法解题通常包含以下三个步骤： ?针对所给问题，定义问题的解空间； ?确定易于搜索的解空间结构； ?以深度优先的方式搜索解空间，并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索； 在0／1背包问题中，容量为M的背包装载。从n个物品中选取装入背包的物品，物品i的重量为Wi，价值为Pi。最佳装载指装入的物品价值最高，即∑PiXi(i=1..n)取最大值。约束条件为∑WiXi ≤M且Xi∈[0,1](1≤i≤n)。 在这个表达式中，需求出Xi的值。Xi=1表示物品i装入背包，Xi＝0表示物品i不装入背包。 ?即判断可行解的约束条件是：∑WiXi≤M（i=0..n），Wi>0,Xi∈[0,1](1≤i≤n) ?目标最大值：max∑PiXi（i=0..n-1）,Pi>0,Xi=0或1（0≤iS则前置条件错误，即背包体积输入错误，否则顺序将物品放入背包。假设放入前i件物品，背包没有装满，继续选取第i+1件物品，若该物品“太大”不能装入，则弃之继而选取下一件直到背包装满为止；如果剩余物品中找不到合适物品以填满背包，则说明“刚刚”装入的第i件

(原创精品)n=3时的0-1背包问题(回溯法)

用回溯法解决3种可选择物品的0-1背包问题当n=3时，其解空间是 {（0,0,0）（0,1,0），（0,0,1），（1,0,0），（0,1,1），（1,0,1），（1,1,0），（1,1,1）}n=3时的0-1背包问题： w=[16,15,15]p=[45,25,25]c=30 开始时，Cr=C=30，V=0，A为唯一活结点，也是当前扩展结点 扩展A，先到达B结点 Cr=Cr-w1=14，V=V+v1=45 此时A、B为活结点，B成为当前扩展结点 扩展B，先到达D Cr

Cr=30，V=0，活结点为A、C，C为当前扩展结点 扩展C，先到达F Cr=Cr-w2=15，V=V+v2=25，此时活结点为A、C、F，F成为当前扩展结点扩展F，先到达L Cr=Cr-w3=0，V=V+v3=50 L是叶结点，且50>45，皆得到一个可行解x=(0,1,1)，V=50 L不可扩展，成为死结点，返回到F 再扩展F到达M M是叶结点，且25<50，不是最优解 M不可扩展，成为死结点，返回到F F没有可扩展结点，成为死结点，返回到C 再扩展C到达G Cr=30，V=0，活结点为A、C、G，G为当前扩展结点 扩展G，先到达N，N是叶结点，且25<50，不是最优解，又N不可扩展，返回到G 再扩展G到达O，O是叶结点，且0<50，不是最优解，又O不可扩展，返回到G G没有可扩展结点，成为死结点，返回到C C没有可扩展结点，成为死结点，返回到A A没有可扩展结点，成为死结点，算法结束，最优解X=(0,1,1)，最优值 V=50

回溯算法——0-1背包问题

实验目的是使学生消化理论知识，加深对讲授内容的理解，尤其是一些算法的实现及其应用，培养学生独立编程和调试程序的能力，使学生对算法的分析与设计有更深刻的认识。 上机实验一般应包括以下几个步骤： （1）、准备好上机所需的程序。手编程序应书写整齐，并经人工检查无误后才能上机。 （2）、上机输入和调试自己所编的程序。一人一组，独立上机调试，上机时出现的问题，最好独立解决。 （3）、上机结束后，整理出实验报告。实验报告应包括：题目、程序清单、运行结果、对运行情况所作的分析。 实验八 回溯算法——0-1背包问题 一、实验目的与要求 1. 熟悉0-1背包问题的回溯算法。 2. 掌握回溯算法。 二、实验内容 用回溯算法求解下列“0-1背包”问题： 给定n 种物品和一个背包。物品i 的重量是w i ，其价值为v i ，背包的容量为C 。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 三、实验步骤 1. 理解算法思想和问题要求； 2. 编程实现题目要求； 3. 上机输入和调试自己所编的程序； 4. 验证分析实验结果； 5. 整理出实验报告。 实验提示： （1）回溯算法求解0-1背包问题分析 回溯法通过系统地搜索一个问题的解空间来得到问题的解。为了实现回溯，首先需要针对所给问题，定义其解空间。这个解空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。 然后组织解空间。确定易于搜索的解空间结构。典型的组织方法是图或树。一旦定义了解空间的组织方法，即可按照深度优先策略从开始结点出发搜索解空间。并在搜索过程中利用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树，用目标函数剪去得不到最优解的子树，避免无效搜索。用回溯法解题的步骤： 1）针对所给问题定义问题的解空间； 2）确定易于搜索的解空间结构； 3）以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数避免无效的搜索。 0-1背包问题的数学描述为：n 个物品，物品i 的重量是w i 、其价值为v i ，其中0≤i ≤n-1，背包的容量为C 。用x i 表示物品i 被装入背包的情况，如果物品Pi 被选中，则x i =1；否则x i =0。求满足目标函数∑-=?=10max n i i i v x F 和约束方程C w x n i i i ≤?∑-=1 0的物品组合（x 0，x 1，x 2，…，x n-1) 与相应的总价值V 。

0. 1背包问题的多种解法

一、 问题描述 0/1背包问题: 现有n 种物品，对1<=i<=n ，已知第i 种物品的重量为正整数W i ，价值为正整数V i ，背包能承受的最大载重量为正整数W ，现要求找出这n 种物品的一个子集，使得子集中物品的总重量不超过W 且总价值尽量大。（注意：这里对每种物品或者全取或者一点都不取，不允许只取一部分） 二、 算法分析 根据问题描述，可以将其转化为如下的约束条件和目标函数： ) 2(max )1()1}(1,0{11 ∑∑==?????≤≤∈≤n i i i i n i i i x v n i x W x w 于是，问题就归结为寻找一个满足约束条件（1），并使目标函数式（2）达到最大的解向量 ),......,,,(321n x x x x X =。 首先说明一下0-1背包问题拥有最优解。 假设),......,,,(321n x x x x 是所给的问题的一个最优解，则),......,,(32n x x x 是下面问题的一个最优解： ∑∑==?????≤≤∈-≤n i i i i n i i i x v n i x x w W x w 22 1 1max ) 2}(1,0{。如果不是的话，设),......,,(32n y y y 是这个问题的一个最优解，则∑∑==>n i n i i i i i x v y v 2 2 ，且∑=≤+ n i i i W y w x w 2 11。因此，∑∑∑====+>+n i i i n i n i i i i i x v x v x v y v x v 1 2 2 1111，这说明 ),........, ,,(321n y y y x 是所给的0-1背包问题比),........,,,(321n x x x x 更优的解，从而与假设矛盾。 穷举法： 用穷举法解决0-1背包问题，需要考虑给定n 个物品集合的所有子集，找出所有可能的子集（总重量不超

实验五：01背包问题的回溯算法设计

实验五：0/1背包问题的回溯算法设计实验目的：0/1背包问题的回溯算法设计 实验原理：回溯算法设计。 实验要求：基本掌握回溯算法设计的原理方法。熟练掌握VC++中编程实现算法的常用技术和方法。 算法思想:0-1背包问题:给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为ui,背包的容量为C.问如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 分析: 0-1背包是子集合选取问题,一般情况下0-1背包是个NP问题.第一步确定解空间：装入哪几种物品 第二步确定易于搜索的解空间结构： 可以用数组p,w分别表示各个物品价值和重量。 用数组x记录，是否选种物品 第三步以深度优先的方式搜索解空间，并在搜索的过程中剪枝要求：（1）使用C++或TC2.0 （2）上机前要有源代码或流程图。#include using namespace std; class Knap { friend int Knapsack(int p[],int w[],int c,int n ); public: void print()

for(int m=1;m<=n;m++) { cout<

0-1背包问题的多种解法

问题描述 0/1 背包问题 : 现有 n 种物品，对 1<=i<=n ，已知第 i 种物品的重量为正整数 W i ，价值为正整数 V i ， 背包能承受的最大载重量为正整数 W ，现要求找出这 n 种物品的一个子集，使得子集中 物 品的总重量不超过 W 且总价值尽量大。 (注意：这里对每种物品或者全取或者一点都不取， 不允许只取一部分) 算法分析 根据问题描述，可以将其转化为如下的约束条件和目标函数： n w i x i W i1 i i (1) x i { 0,1}( 1 i n) n max v i x i (2) i1 于是，问题就归结为寻找一个满足约束条件( 1 )，并使目标函数式( 2 )达到最大的 解向量 X (x 1, x 2 ,x 3, , x n ) 。 首先说明一下 0-1 背包问题拥有最优解。 假设 (x 1,x 2,x 3, ,x n ) 是所给的问题的一个最优解， 则(x 2,x 3, ,x n )是下面问题的 n n n 个问题的一个最 优解，则 v i y i v i x i ，且 w 1x 1 w i y i W 。因此 ， i 2 i2 i 2 一个最优解： w i x i W i2 w 1x 1 n max v i x i 。如果不是的话， (y 2,y 3, , y n ) 是这 x i {0,1}( 2 i n) i2

n n n v1x1 v i y i v1x1 v i x i v i x i ，这说明(x1,y2,y3, ,y n) 是所给的0-1 背包问 i 2 i2 i1 题比( x1 , x 2 , x3 , , x n ) 更优的解，从而与假设矛盾。 穷举法： 用穷举法解决0-1 背包问题，需要考虑给定n 个物品集合的所有子集，找出所有可能的子集(总重量不超过背包重量的子集) ，计算每个子集的总重量，然后在他们中找到价值最大的子集。由于程序过于简单，在这里就不再给出，用实例说明求解过程。下面给出了4个物品和一个容量为10的背包，下图就是用穷举法求解0-1 背包问题的过程。 a) 四个物品和一个容量为10 的背包 序号子集总重量总价值序号子集总重量总价值 1 空集 0 0 9 {2，3} 7 52 2 {1} 7 42 10 {2，4} 8 37 3 {2} 3 12 11 {3，4} 9 65 4 {3} 4 40 12 {1,2,3} 14 不可行5 {4} 5 25 13 {1,2,4} 15 不可行6 {1，2} 10 54 14 {1,3,4} 16 不可行 7 {1，3} 11 不可行 15 {2,3,4} 12 不可行物品 1 W2=3 V2=12 物品 2 W3=4 V3=40 物品 3 W4=5 V4=25 物品 4 背包 W1=7 V1=12

动态规划与回溯法解决01背包问题

动态规划与回溯法解决0－1背包问题

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0－1背包动态规划解决问题 一、问题描述： 有n个物品，它们有各自的重量和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 二、总体思路： 根据动态规划解题步骤（问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成)找出0１背包问题的最优解以及解组成，然后编写代码实现。 三、动态规划的原理及过程: ｎumbｅr=4，ｃａpaciｔy＝７ i1２34 w(重 3 5 2 １ 量) v(价 9 10 ７ 4 值） 原理： 动态规划与分治法类似,都是把大问题拆分成小问题,通过寻找大问题与小问题的递推 关系，解决一个个小问题,最终达到解决原问题的效果。但不同的是，分治法在子问题和子子问题等上被重复计算了很多次，而动态规划则具有记忆性,通过填写表把所有已经解决的子问题答案纪录下来,在新问题里需要用到的子问题可以直接提取，避免了重复计算，从而节约了时间，所以在问题满足最优性原理之后，用动态规划解决问题的核心就在于填表，表填写完毕,最优解也就找到。 过程: ａ) 把背包问题抽象化（X1，X2，…,Xn，其中 Xi 取０或1，表示第i 个物品选或不选)，Vｉ表示第i 个物品的价值，W i表示第i 个物品的体积(重量); ｂ）建立模型,即求ｍａx（Ｖ1X1+V2Ｘ2+…+ＶnXn）; c）约束条件，W１Ｘ1＋W2Ｘ2＋…+ＷｎXn

回溯算法_01背包问题

背包回溯算法 班级：10级通信二班学号：14102303001 姓名：蔡诚 成绩分 一、设计目的 （1）掌握回溯法的设计思想； （2）掌握解空间树的构造方法，以及在求解过程中如何存储求解路径；（3）考察回溯法求解问题的有效程度。 （4）设计可能解的表示方式，构成解空间树； （5）设计回溯算法完成问题求解； （6）设计测试数据，统计搜索空间的结点数； 二、设计内容 1．任务描述 给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大。 2．背包回溯的表示方案 X1*X2=Y（Max） 递推过程的抽象描述 本设计采用前向或后向递推公式。用自然语言、伪程序设计语言或流程图等形式针对快速贪心的求解（抽象地）描述递推过程…… 3．主要数据类型与变量

int c; //背包容量 int m; //物品数 int x[100]; int weight[100]; //物品重量 int price[100]; //物品价值 int bp=0; int bA[100]; //当前最优解 int times=0; for (i=1; i<=n; i++) //初始化 x[i]=0; 三、测试

四、总结与讨论 通过这次试验，我掌握了回溯法的设计思想，如何构造解空间树，如何储存求解路径。 递归的思想：（1）考虑物品i被选择，这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后，继续递归去考虑其余物品的选择。（2）考虑物品i不被选择，这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。 迭代的思想：对物品i的考察有这样几种情况：当该物品被包含在候选解中依旧满足解的总重量的限制，该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的；反之，该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地，仅当物品不被包括在候选解中，还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时，才去考虑该物品不被包括在候选解中；反之，该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。 附：程序模块的源代码 # include int c; //背包容量 int m; //物品数 int x[100]; int weight[100]; //物品重量

回溯法实验(0-1背包问题)教学文案

回溯法实验（0-1 背包 问题）

算法分析与设计实验报告第丄次附加实验

巔I 軌鬻 123^EC70?1O 牧品价值分别为： 12345678? 10 妆品重量和忙值分别为； <2^2> <3,3> <4.4> O^SJ C9,9) <18,10> 在实验中并没有生成多组数据，进行比较，也没有利用随机生 成函数，因为在这种有实际有关联的问题中，利用随机生成函数生 成的数 据是十分的不合适的，在此我们只需要验证该程序是否正确 即可。0-1背包问题和之前的最优装载其实质上一样的，都是利用 解空间树，通过深度优先搜索子集树，通过利用上界函数和一些剪 枝策略，从而得到最优解。由于数据较小，所以时间上并不能反映 出什么东西。 当输入的数据有解时: 测试结果 实验分析 当输入的数据无解时: 当输入的数据稍微大点时: 四回溯法X FUFO ORe\Debuq\zeno cnejext 阀品上数为：M

在这一章的回溯算法中，我们用的比较多的就是；利用子集 树 来进行问题的探索，就例如上图是典型的一种子集树，在最优装 载、0-1背包都是利用了这种满二叉树的子集树进行求解，然后通 过深度优先的策略，利用约束函数和上界函数，将一些不符合条件 或者不包含最优解的分支减掉，从而提高程序 的效率。对于 0-1背 包问题我们基本上在每一个算法中都有这么一个实例，足以说明这 个问题是多么经典的一个问题啊，通过几个不同的算法求解这一问 题，我也总算对该问题有了一定的了解。 实验得分 附录： 完整代码(回溯法) 〃0-1背包问题 回溯法求解 #i nclude using namespacestd; template class Knap //Knap 类记录解空间树的结点信息 { template friend Typep Knapsack(Typep [],Typew [],Typew, int ); private : Typep Bound( int i); //计算上界的函数 实验心得 助教签名

0-1背包问题(回溯法)

0-1背包问题(回溯法) 实验报告 姓名： 学号： 指导老师：

一．算法设计名称： 0-1背包问题（回溯法） 二.实验内容 问题描述: 给定n 种物品和一背包。物品i 的重量是w i ，其价值为v i ，背包的容量为C 。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品i 只有两种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品装入背包多次，也不能只装入部分的物品。 三.实验目的 1.运用回溯思想，设计解决上述问题的算法，找出最大背包价值的装法。 2.掌握回溯法的应用 四．算法设计： 问题求解思路 1.由0-1背包问题的最优子结构性质，建立计算m[i][j]的递归式如下： i i i w j w j j i m i v w j i m j i m j i m <≤≥???-+---=0],1[]}[],1[],,1[max{),( 2.查找装入背包物品的回溯函数： 从0-1二叉树的根开始搜索：若是叶子节点，则判断此时的价值是否比当前最优的价值大，否则将之替换，并获得最优解向量且返回；若不是叶子节点，则向左右子树搜索，先改变当前的数据状态，递归的调用自己，然后恢复数据状态表示回溯。 3.边界函数bound 主要是当还未搜索到叶子节点时，提前判断其子树是否存可能存在更优的解空间，否则进行回溯，即裁剪掉子树的解空间。 关键数据结构及函数模块：（Backtrack.h ） #ifndef __BACKTRACK_H__ #define __BACKTRACK_H__ class BP_01_P { public: ∑=n i i i x v 1max ?????≤≤∈≤∑=n i x C x w i n i i i 1},1,0{1

回溯法求01背包问题

实验题目 给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，0/1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大? 实验目的 （1）掌握回溯法的设计思想； （2）掌握解空间树的构造方法，以及在求解过程中如何存储求解路径； （3）考察回溯法求解问题的有效程度。 实验内容（包括代码和对应的执行结果截图） #include using namespace std; int n,c,bestp; //物品的个数，背包的容量，最大价值 int p[100],w[100],x[100],bestx[100]; //物品的价值，物品的重量，x[i]暂存物品的选中情况,物品的选中情况 void Backtrack(int i,int cp,int cw) //cw当前包内物品重量，cp当前包内物品价值 { int j; if(i>n) //结束回溯 { if(cp>bestp) { bestp=cp; for(i=0;i<=n;i++) bestx[i]=x[i]; } } else for(j=0;j<=1;j++)

{ x[i]=j; if(cw+x[i]*w[i]<=c) { cw+=w[i]*x[i]; //每个解向量的分量的c与当前的w[i]和前一个解向量分量的cw有关 cp+=p[i]*x[i]; Backtrack(i+1,cp,cw); //递归调用 } } } int main() { int i; bestp=0; cout<<"输入物品个数:"<>n; cout<<"输入背包最大容量:"<>c; cout<<"依次输入物品的重量:"<>w[i]; cout<<"请依次输入物品的价值:"<>p[i]; Backtrack(1,0,0); cout<<"最大价值为:"<