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背包问题(动态规划递归算法）的vc程序
- 用动态规划算法中的递归法求解背包问题的vc++6程序，已通过测试
背包程序
- 用matlab写的背包程序代码
01背包
- 01背包问题算法
0-1背包问题
- 动态规划法解决0-1背包问题
01背包问题
- 01背包问题-动态规划 直接可用
背包问题
- 经典背包问题
c++实现0-1背包问题
- 用C++工具，使用动态规划算法实现0-1背包问题,(implementation of the 0-1 knapsack problem with C++)
背包问题测试数据
- 可以解决背包问题没有合理数据的程序()
粒子群01背包
- 用粒子群算法解决01背包问题（100个物品）从而得到最优解(The particle swarm algorithm is used to solve the 01 knapsack problem (100 items), and thus the optimal solution is obtained)
背包问题
- 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题(Knapsack problem (Knapsack problem) is a NP complete problem of combinatorial optimization)
背包问题动态规划详解
- 0/1背包问题动态规划详解及C代码 动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。(0/1 knapsack problem dynamic programming detailed and C code Dynamic programming is the abstraction of a method of replacing time with space.)
背包问题
- 算法效果较为良好，实现背包问题价值最大，采用遗传算法实现的比较不错的结果(The algorithm effect is good, the maximum value of the knapsack problem, genetic algorithm is used to achieve good results)
贪心算法背包问题
- 一个简单贪心算法的研究，背包问题，供大家浏览参考。(A simple greedy algorithm research, knapsack problem, reference for browsing.)
0-1背包
- 这是一个用C++写的简单0-1背包，可供初学者学习使用(This is a simple 0-1 backpack written in c ++ that can be used by beginners)
动态规划求解0-1背包问题
- 通过动态规划的算法得到装进背包的最大价值(The maximum value of knapsack is obtained by dynamic programming algorithm.)
部分背包的贪心算法实现
- 通过贪心算法实现装进背包物品价值最大化，具体步骤是依次选择价值密度最大的物品放入背包(Through greedy algorithm to maximize the value of goods loaded into backpacks.)
背包问题课程设计报告
- 已知n个物体的重量依次为W1>W2>W3>…….Wn，一个背包可以容纳物体的重量为W,将这些物体放入背包，要求所放置的物体的重量正好为W。(There are something,the number is n,the weight is w1>w2>w3>...wn,a bag can hold a weight of w,put these things into the bag,is just the weight.)
背包
- 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi，背包的容量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，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，即装入背包或者不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。试设计一个解此问题的动态规划算法，并分析算法的计算复杂性。(Given n items and a knapsack. The weight of the item I is wi, the volume is Bi
背包2
- 解决背包问题的一个算法 ，可以看看的啊大大撒打算 打上单(sssfaadasdasdasfdsgdsgdssgddsgvfdasdffsfd)
背包问题
- 贪心算法解决背包问题：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。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?(The greedy algorithm solves the knapsack problem: a given n item and a backpack. The weight of the item I is Wi, its value is Vi, and the capacity of the knapsack is C. How