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这是我的任务
背包问题是计算机科学中的经典问题。在最简单的形式中，它涉及到尝试将不同重量的项目放入背包中，以便背包最终具有指定的总重量。你不需要把所有的东西都放进去。例如，假设你想要你的背包重20磅，你有5个项目，重量分别是11、8、7、6和5磅。对于少量的物品，人类很擅长通过检查来解决这个问题。因此，您可能会发现，只有8、7和5项的组合加起来才有20项。我真的不知道从哪里开始写这个算法。当应用于阶乘和三角形数时，我
浏览 8提问于2011-10-15得票数 18
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在这个多背包问题的变体中，只考虑了项目的权重，所以我想它更像是一个多子集和问题，但是用背包更容易解释。此状态是包装算法的初始输入。
我最关心的是正确性，时间比内存的使用更重要。从我提供的示例输入中，通常是m <= 10和k ~= 7，但在某些情况下，m = 20、k = 0或k
浏览 0提问于2019-02-18得票数 0
我知道如何找到一对长度和最小的不相交路径(Surballe算法)。我还有一个ILP公式，它解决了以下问题，它推广了我的问题:给定一个图G中的两个顶点u和v，在G中连接u和v的所有不相交的路径对中，找出这对中较长路径的最小长度对。(当然，对于两个以上不相交路径的组，这个问题可能会被重新表述)。谢谢!
浏览 1提问于2011-10-10得票数 1
因此，我正在解决以下问题：而不是只有一个节点作为状态，我将节点和硬币作为一个状态，然后应用dijkstra。长度是各州之间的重量。我尽量减少硬币的长度而不超过硬币总数。} } }}
首先，对于问题的第一个
浏览 4提问于2015-11-02得票数 0
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0-1多维背包的典型目标函数是使背包中所有物品的价值最大化。Stackexchange链接中提供了一个很好的算法：。
但是，如果我的目标函数是在背包中装入尽可能多的物品呢？所有的部分都有相同的价值。Stackexchange post ()声称等值的一维背包可以用贪心算法求解。这是真的吗？我认为01背包问题是NP难的，因此贪婪算法可能不会给出最优解。所以我的问题分为两部分: 1)在这种情况下，贪婪算法</em
浏览 1提问于2016-04-08得票数 0
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我在课程中遇到了以下问题：
(1)利用讲座中的算法，为第一个背包选择一个最大值可行解1，然后在剩下的项目上再次运行，为第二个背包选择一个最大值可行解2。(2)对容量为1+2的背包，采用自学习算法<
浏览 0提问于2018-12-25得票数 0
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我知道，对于一般的背包问题，没有已知的贪婪算法来解决。现在，具有以下约束条件的背包问题可以有一个贪婪的算法，它可以选择当前可以在背包中容纳的最重项，直到没有剩余的项能够合适为止。
这是可行的，还是真的没有办法用贪婪的算法解决约束背包问题？
浏览 2提问于2017-09-26得票数 0
我已经收到了一份会谈(技术会谈)的清单，这些会谈的持续时间各不相同，我必须以最少浪费时间的方式来组织这些会谈。上午时段上午9:00开始，中午时段(午餐)中午1:00开始，下午4:00结束。它的工作原理就像我得到预期的o/p，但我不确定这是否是最优的方法。在某些方向上，我还能做些什么或思考些什么？
浏览 0提问于2013-07-07得票数 0
多维背包算法(MKP)和0/1多维背包(0/1KP)算法有什么不同？MKP的目标是什么？我该怎么解决呢？
浏览 8提问于2022-12-03得票数 0
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这个问题是我在工作中实现某个系统时遇到的一个重新表述的问题。我认为这有点类似于背包问题，并好奇地探索如何解决它，因为我不能提出一个解决方案。问题陈述:给定一组物品，每个物品都有重量和价值，以及两个背包，确定在这两个背包中包括哪些物品，使每个背包的重量恰好为K，并且这两个背包的价值总和的差值尽可能小。如果不可能满足两个背包的权重约束，则算法应该不返回任何内容。 我认为某种贪婪的算法可
浏览 18提问于2020-07-03得票数 0
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2回答
我有一个背包问题，有指定的背包重量和重量计数能力。我有背包巫婆只能装3个重量，他们必须有10个重量，我有这些重量: 9，8，7，2，1。正确的答案是7，2，1。编辑需要给出答案的算法，精确
浏览 4提问于2011-03-27得票数 1
1回答
具有两个约束的0-1背包动态规划
、、、、
对于具有给定n项的权重和值的0-1背包问题，以及最大权重容量W，我知道可以使用动态方法用双嵌套循环来求解。
我的问题是，如果我们说每个n项都有一个额外的“卷”值和一个最大容量V，那么如何更改算法呢？该算法会成为一个具有时间复杂度O(n*W*V)的三重嵌套循环吗？
浏览 10提问于2021-12-08得票数 2
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折叠背包问题是普通背包问题的推广，其中背包容量是包含的项目数量的非增函数。有人知道什么吗(名字，文献，算法...)关于背包容量根据您选择的项目(即，域是项目的powerset )而不是项目数量而变化的变体？
浏览 2提问于2013-10-09得票数 1
在我看来，这看起来像一个背包问题，但是由于可能有一个特定长度的倍数，所以它是一个有界背包问题，而不是0/1背包问题。(将每一项的价值视为其重量。)采用朴素的方法(不考虑搜索空间的扩展)，将有界背包问题转化为0/1背包问题的方法，简单地将倍数分解为单数，并应用著名的动态规划算法。不幸的是，这导致了次优结果。例如，给定电缆：
1x
浏览 0提问于2011-10-31得票数 12
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填充两个背包的最佳方法？
、、、
在一个背包的情况下，最优填充背包的动态规划算法工作良好。但是，是否有一种有效的已知算法可以最优地填充2个背包(容量可能是不相等的)？
我们必须用一组物品填充
浏览 8提问于2013-02-09得票数 17
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在编写代码时，我发现了以下问题，可以简单地说明它：
在数组A和B中划分一个浮动X数组，使A中值和B值之和之间的差异最小化。如果我们从两边取日志，我们可以证明这个问题相当于最小化了一个和差，但这就是我陷入困境的地方。
浏览 1提问于2013-06-28得票数 2
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