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背包问题,C语言编程
dp(i，j)表示前i件物品选择任意件后放进最大容量为j的背包的最大价值。显然，dp(0，j)=0，dp(i，0)=0。
背包问题就是有个容量为W的包，然后有一堆的物品(..n)，其中wi、vi分别为第i个物品的重量和价值，现在需要求的就是使得包中所装的物品尽可能的价值高。那么这个物品放不放在包中对应取值0 or 1。
//如果每种商品只有一件，是0-1背包问题 读入的数据N代表物品个数 V代表背包容量。
背包 问题描述：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
原始题目： 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是 w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容 量，且价值总和最大。
背包问题是npc问题。直接用枚举算法。要想增加效率，可以试着储存重复状态。背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。
c语言0-1背包问题高手进来
背包问题就是有个容量为W的包，然后有一堆的物品(..n)，其中wi、vi分别为第i个物品的重量和价值，现在需要求的就是使得包中所装的物品尽可能的价值高。那么这个物品放不放在包中对应取值0 or 1。
利用优先级分支限界法设计0/1背包问题的算法，掌握分支限界法的基本思想和算法设计的基本步骤，注意其中结点优先级的确定方法，要有利于找到最优解的启发信息。
原始题目： 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是 w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容 量，且价值总和最大。
for j：=1 to n do read(goods[j，2])；for j：=1 to n do s[j]：=goods[j，2]/goods[j，1]；close(input)；choose；writeln(x：5：2)；end.编得不是很好 ^-^ 献丑了。我来说说0/1背包问题。
关于C语言的问题，高手进 30 作业3-1：用回溯法求解迷宫问题。作业3-2：用回溯法按四色原理给出一幅地盘的全部...作业4-3：0/1背包问题的贪心算法实现。
求完全背包问题的代码(C语言或C++版)或算法
define S 20//要求背包重量 int W[N+1]=；//各物品重量，W[0]不使用。。int knap(int s，int n)//s为剩余重量，n为剩余可先物品数。
原始题目： 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是 w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容 量，且价值总和最大。
背包问题是npc问题。直接用枚举算法。要想增加效率，可以试着储存重复状态。背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。
提问者的这程序中用了递归算法，不过逻辑上有个小bug，就是在判断到n==0时，如果还有容量，那么返回的应该是第一个物品的重量而不是0。你可以改变容量C或物品参数来检验算法的逻辑正确性。
如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[i][v]由f[i][v-c[i]]推知，与本题意不符。（3）初始化的细节问题：我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。
求动态规划01背包问题c语言的代码,要稍微简单且无错的。谢谢
1、TraceBackint(ppm， w， c， n， x)； return 0； } 贪心算法求解0-1背包问题 贪心法的基本思路： ——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。
2、有了这个过程以后，01背包问题的伪代码就可以这样写：for i=.N ZeroOnePack(c，w)；初始化的细节问题 我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。
3、从性价比来看，A最高，但是将A放到背包里以后，无法放进其他物品了，此时总价值为14元；显然，本问题的最佳方案为将B、C放入背包，总价值为18元。这就是0-1背包问题为什么能用动态规划算法，而不能用贪心算法的原因。
4、a：=c；end；2．可重复背包 A求最多可放入的重量。F[I，j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志，为布尔型。
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