C#：实现knapsack背包(组合优化的NP完全)问题算法(附完整源码)

解题思路： 先算出从只选择一件物品，背包容量为一的最大价值，再加大容量以及物品依次计算 找出规律，选择物品只有选和不选两种情况 背包容量够 面临两种情况 选和不选，背包容量不够则无法选择 容量够 就比较选择当前物品的价值和不选择当前物品的价值，取最大值 得出递推式如下： using System; namespace _01背包 { class Program { static void Main(string[] args)

穷举法，这个最好理解了，省得死那么多脑细胞 /**////<summary>///KnapSack背包问题。///</summary>publicclassKnapSack{/**////<summary>///可放入背包的物件///</summary&gt...

using System; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void Main(string[] args) { /*===========背包算法============== 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。 问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价.

背包物品的获取，添加，消耗 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace _7._24.Item { //背包类 class Bag { //物品数组 public List<Item> items = new List<Item

将哪些物品放入背包可以使得背包的总价值最大？

1.背包（Bag）——不可删掉元素 using UnityEngine; using System.Collections; using System.Collections.Generic; //迭代器命名空间 public class Bag :  IEnumerable {        IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()    

给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。dp[i][j]的含义：从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。解释：数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11]。解释：数组不能分割成两个元素和相等的子集。输入：nums = [1,5,11,5]输入：nums = [1,2,3,5]

问题描述： 0-1背包问题：给定n种物品和一背包。物品 i 的重量似乎 w[i]，其价值为 v[i]，背包的容量为 c。"0-1"的意思就是，对于每一件物品必须选择取（用1表示）或者不取（用0表示），且每件物品只能被取一次。问如何选择物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ 这是数学问题中的线性规划问题，我们可以在线性约束范围内求解目标表达式。 具体算法可以参考：https://www.jianshu.com/p/a66d5ce49df5。 编程准备： 在窗体中添加相应控件。 首先看一下运行结果： 左侧li

前景引入 有 N 件物品和一个容量为 V 的背包 放入第 i 件物品耗费的费用是 1 ，得到的价值是 Wi 。每个物品最多可放入一次，求最大的价值总和 无需背包思维，只要排序取前V个即可 01背包（每种物品仅有一件，可以选择放或不放） 有 N 件物品和一个容量为 V 的背包 放入第 i 件物品耗费的费用是 Ci ，得到的价值是 Wi 。一件物品最多放入一次，求最大的价值总和 不可取：...

C#：实现0-1-knapsack背包问题算法(附完整源码)

导引问题-食堂就餐 现有餐券1张，面值10元。 菜肴N种：炸鸡腿8元；大排5元；荷包蛋：4元；炒青菜：3元；番茄炒蛋：4元…… 餐券的特点：一次性使用，不找零； 问：若每种菜只能选一个，为了充分发挥餐券的作用，最多可以消费多少元？ 什么是背包问题： 背包问题的基本模型： 给你一个容量为V的背包和若干种物品，在一定的限制条件下（每种物品都占用一定容量），问最多能放进多少价值的物品？ 此类问题为指数级的问题 背包问题： 1.最典型、最基本的DP问题； 2.理解并熟练掌握背包问题意义重大；

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...

背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。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。应用： 背包问题出现在各种领域的现实世界的决策过程中，例如寻找最少浪费的方式来削减原材料， 选择投资和投资组合，选择资产支持资产证券化 ，和生成密钥为Merkle-Hellman 和其他背包密码系统1，穷举法（把所有情况列出

问题描述 现有价值为viv_ivi​、重量为wiw_iwi​的N个物品以及容量为W的背包。请根据下述条件选择物品装入背包： 所选物品的总价值尽可能高 所选物品的总重量不超过W。 输入： 第1行输入2个整数N、W，用空格隔开。接下来N行输入第 i 个物品的价值viv_ivi​与重量wiw_iwi​，每个物品占1行，相邻数组之间用空格隔开。 输出： 输出总价值的最大值，占1行。 限制： 1 ≤ N ≤...

背包问题定义我们有nn种物品，物品jj的重量为wjw_j，价格为pjp_j。 我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。背包所能承受的最大重量为W。 如果限定每种物品只能选择0个或1个，则问题称为0-1背包问题 可以用公式表示为： 最大化：∑nj=1xjpj\sum_{j=1}^{n}x_jp_j 受限于：∑nj=1xjwj≤W\sum_{j=1}^nx_jw_j \leq W 如果限定物