JAVA:实现Knapsack背包问题算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2023-08-14 20:38:02 发布

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分类专栏： Java算法完整教程文章标签： java 算法开发语言数据结构

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本文详细介绍了如何使用Java编程语言实现经典的Knapsack背包问题算法，包括0-1背包和完全背包。通过实例解析算法逻辑，并提供完整的源代码，帮助开发者理解和应用该算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

JAVA:实现Knapsack背包问题算法

package com.thealgorithms.dynamicprogramming;
public class Knapsack {
   

    private static int knapSack(int W,

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JAVA:实现Dyanamic Programming Knapsack动态编程背包问题算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-10

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JAVA:实现Dyanamic Programming Knapsack动态编程背包问题算法(附完整源码)

go语言：实现knapsack背包问题算法(附完整源码)

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希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

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go语言：实现knapsack背包问题算法(附完整源码)

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Knapsack:java中的背包求解器。实现三个算法

07-01

背包背包求解器。版本：1.0 拉古纳大学“Complejidad Computacional”主题项目。 Sawan Jagdish Kapai Harpalani。联系方式：这个项目是在 GNU 许可下的。问题定义 背包问题或背包问题是组合优化中的一个问题：给定一组物品，每个物品都有一个质量和一个值，确定要包含在一个集合中的每个物品的数量，使总重量小于或等于给定限制，并且总值尽可能大。它的名字来源于一个人被固定尺寸的背包限制并且必须用最有价值的物品装满它所面临的问题。应用的解决方案。贪心的解决办法。商店里有 n 件商品。对于 i = 1,2, . . . , n, 物品 i 的重量 wi > 0 且价值 vi > 0。小偷在背包中最多可以携带 W 磅的重量。在这个版本的问题中，物品可以分成更小的部分，因此小偷可能决定只携带物品 i 的一小部分 xi，其中

经典算法之背包问题（0-1背包）

Just Do It!

04-17

5553

说明假设有一个背包的负重最多可达8公斤，而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品，假设是水果好了，水果的编号、单价与重量如下所示： 0 李子 4KG NT$4500 1 苹果 5KG NT$5700 2 橘子 2KG NT$2250 3 草莓 1KG NT$1100

递归实现背包问题-Java

George's dev dream port

11-30

1391

Java递归实现背包问题：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，价值是w。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。基本思路：　　这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态：即f[v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f...

0-1背包问题经典算法(递归实现)

myway88的专栏

08-11

1459

#include "iostream"#define CAPACITY 10#define GOODSNUM 6using namespace std;int nVol[GOODSNUM];int nValue[GOODSNUM];int knapsack(int itemIndex,int vol);void main(){ int i=0,j=0; while(i { cou

Python:实现knapsack背包问题算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

07-29

351

Python:实现knapsack背包问题算法(附完整源码)

【算法】动态规划，解决背包问题（knapsack）（小偷是不是也得学一学动态规划啦哈哈）

放开这颗白菜让我来

09-03

1042

大家好，我是被白菜拱的猪。一个热爱学习废寝忘食头悬梁锥刺股，痴迷于girl的潇洒从容淡然coding handsome boy。文章目录一、写在前言二、动态规划（一）概念介绍（二）01背包问题1、场景再现2、思路讲解（1）偷东西（2）偷了什么东西3、代码实现三、结束语一、写在前言常见算法思想第二谈—动态规划。二、动态规划（一）概念介绍动态规划（Dynamic Programmming）是将大问题拆解成小问题，然后一步步获得最优解的办法。看到这里我们不免产生疑惑，这不是与前面讲的分治算法一样嘛

java-01背包(动态规划)

weixin_43991380的博客

06-29

265

01背包(动态规划) package cn.dynamic; public class KnapsackProblem { public static void main(String[] args) { int[] w = {1, 4, 3}; //物品重量 int[] val = {1500, 3000, 2000}; //物品价值 int m = 4; //背包容量 int n = val.length; //物品个数

写个背包算法，使用Java

weixin_42605397的博客

02-11

下面是一个 01 背包算法的 Java 实现： public class Knapsack { public static int knapsack(int[] w, int[] v, int weightLimit) { int n = w.length; int[][] dp = new int[n + 1][weightLimit + 1]; ...

（算法设计技巧与分析）Knapsack

lonely_Quan的专栏

03-10

996

#include using namespace std; struct goods { int weight; int value; }; int knapsack(int **,int row,int list,goods[],int number); int main() { int maxsize=22; goods g[5]; g[0].weight=3;g[0].value=

背包问题（Knapsack problem）之01

Yuippe的专栏

04-01

746

问题描述：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。转移方程：dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]] + value[i]）不放放入

java实现贪心算法，解决背包问题

寒风的博客

03-07

1297

背包问题是指有一个固定大小的背包，需要在一系列物品中选择一些放入背包中，以使得物品的总价值最大。每个物品有一个重量和一个价值，背包有一个最大容量，不能超过这个容量。

Java实现背包问题算法

PixelLogic的博客

08-14

227

背包问题是计算机科学中的经典问题，涉及到在给定的一组物品中选择最佳的物品组合，以使其总重量不超过背包所能承载的限制，同时获得最大的总价值。每个物品具有自己的重量和价值，而背包则有一个重量限制。问题的目标是找到最佳的物品组合，使得它们的总重量不超过背包的限制，同时总价值最大化。以上就是使用Java实现Knapsack背包问题算法的方法，该算法通过动态规划的方式高效地解决了背包问题，为解决实际生活中的资源分配问题提供了有力支持。方法中，我们提供了一组物品的重量和价值，以及背包的重量限制。

动态规划解决01背包问题以及完全背包问题(优化)java

Groot-lin的博客

10-29

782

java动态规划解决01背包问题以及完全背包问题(优化),问题详细分析

0-1背包问题和部分背包(fractional knapsack)问题分析

点缀星辰

01-27

2459

简介 背包问题已经是一个很经典而且讨论很广泛的算法问题了。最近学习到这一部分，打算结合自己思考和编码的过程做一个思考总结。这里主要讨论的0-1背包问题和部分背包问题解决方法背后其实隐藏了两种我们比较常见的算法解决思路，动态规划和贪婪算法。正好通过这两个问题的讨论可以好好的加深一下理解。问题描述假设我们有n件物品，分别编号为1, 2...n。其中编号为i的物品价值...

Java通过递归解决0-1背包问题的代码

lilacnia911的博客

06-14

944

下面的内容段是关于Java通过递归解决0-1背包问题的内容。 public class Knapsack { public static void main(final String... args) { int[] arr = new int[5]; arr[0] = 11; arr[1] = 8; ar...

【算法理论】Knapsack（背包）问题

u010900754的专栏

12-30

9383

Knapsack（背包）问题 Problem：给定n件物品，每一件物品有价值vi和重量wi，给定一个容量为W的箱子，要求用在不超过箱子容量的前提下，装入价值尽可能多的物品。这个问题分为两个版本，一种是fractional，即每件物品是可拆分的，另一种是01类型的，即每件物品要么全拿要么不拿。 Fractional版本：这个版本的问题存在得到最优解的贪心算法，属于P问题，即多项式可解。贪

背包问题（Knapsack Problem）

江湖骇客

03-04

8312

说明：假设有一个背包的负重最多可达8公斤，而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品，假设是水果好了，水果的编号、单价与重量如下所示： 0 李子 4KG NT$4500 1 苹果 5KG NT$5700 2 橘子 2KG NT$2250 3 草莓 1KG NT$1100 4 甜瓜 6KG N...