揹包問題(knapsackproblem)是一種組合優化的
np完全問題
。問題可以描述為：給定一組物品，每種物品都有自己的重量和**，在限定的總重量內，我們如何選擇，才能使得物品的總**最高。
這個問題涉及到了兩個條件：一是物品總的大小小於或等於揹包的大小，二是物品總的價值要盡量大。
一.採用遞迴的回溯法
剛開始接觸此類問題時，很多人都會想到用回溯法解決，也就是用遞迴，這是最直接的方法，同八皇后、迷宮、組合、全排列、貪吃蛇等問題一樣，下面給我本人開始用遞迴寫出的演算法：
//採用遞迴解決揹包問題 #include "stdafx.h" #include #include #include #include using namespace std; class fruit string getname() int getprice() int getsize() }; #define bounce 10 //最大裝入數量 #define n 10 //水果的個數 fruit fruits=; vectorselectedcompose; //當前最優選擇序列 int maxprice; //當前最大總** void search(int begin, int sumsize, int sumprice, vectorv) v.pop_back();//將最後乙個元素刪除，以尋找下乙個可能的匹配 } if (s < bounce) } } int _tmain(int argc, _tchar* argv)
具體的解釋可以理解為
將前i件物品放入容量為v的揹包中，
現只考慮第i件物品的策略（放或不放），那麼就可以轉化為乙個只
涉及前i-1件物品和第i
件物品的問題。
如果不放第i件物品，那麼問題就轉化為「前i-1件物品放入容量為v的揹包中」，價值為f[i-1][v]；如果放第i件物品，那麼問題就轉化為「前i-1件物品放入剩下的容量為v-c[i]的揹包中」，此時能獲得的最大價值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通過放入第i件物品獲得的價值w[i]。（v
表示揹包的最大容量，
c[i]
表示第i
件物品的大小，
w[i]
表示第i
件物品的價值）
// knapsackproblem.cpp : 定義控制台應用程式的入口點。 // #include "stdafx.h" #include #include #include using namespace std; #define max 8 #define min 1 class fruit string getname() int getprice() int getsize() }; void main() ; for (int i = 0; i < max+1; i++) for(int i = 0; i < 7; i++) } } cout<<"物品\t**" 動態規劃 dynamic programming,dp 演算法目的為解決多階段決策最優化問題，採取的方法是將待求解的問題分解為多個子問題，按順序求解每乙個子問題，當前子問題的解將由前乙個子問題的解推導出，最後乙個子問題就是初始問題的解。由於動態規劃解決的問題多數有重疊子問題這個特點，為減少重複計算，... 在前文 深入淺出cocoa之類與物件 一文中，我已經詳細介紹了objc中的 class 與 object 的概念，今天我們來如何在執行 時動態建立類。下面這個函式就是應用前面講到的class，metaclass的概念，在執行時動態建立乙個類。這個函式來自 inside mac os x the ob... 深入淺出cocoa 之動態建立類 羅朝輝 本文遵循 署名 非商業用途 保持一致 創作公用協議 在前文 深入淺出cocoa之類與物件 一文中，我已經詳細介紹了objc中的 class 與 object 的概念，今天我們來如何在執行 時動態建立類。下面這個函式就是應用前面講到的class，metacla...動態規劃之深入淺出
Cocoa 深入淺出Cocoa 之動態建立類
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