演算法描述：
0-1揹包的回溯法，與裝載問題的回溯法十分相似。在搜尋解空間樹時，只要其左兒子結點是乙個可行結點，搜尋就進入其左子樹。當右子樹中有可能包含最優解時才進入右子樹進行搜尋。否則將右子樹剪去。
計算右子樹上界的更好演算法是：
將剩餘物品依其單位重量價值排序，然後依次裝入物品，直至裝不下時，再裝入該物品的一部分而裝滿揹包。
演算法實現：
由bound函式計算當前節點處的上界。
類knap的資料成員記錄解空間樹的節點資訊，以減少引數傳遞及遞迴呼叫所需的棧空間。
在解空間樹的當前擴充套件結點處，僅當要進入右子樹時，才計算上界bound，以判斷是否可將右子樹剪去。
進入左子樹時不需要計算上界，因為它與其父節點的上界相同。
演算法實現：（**有點小問題，正在修改中）
#include #include#include
using
namespace
std;
template
class
knap;
template
void knap::backtrack(int
i)
if(cw+w[i] <= c)//
進入左子樹
if(bound(i+1)>bestp)//
進入右子樹
backtrack(i+1);}
template
typep knap
::bound(int i)//
計算上界
//裝滿揹包
if(i<=n)
b+=p[i]*cleft/w[i];
returnb;}
class
object
private
:
intid;
float
d;};
int compare (const
void * a, const
void *b)
template
typep knapsack(typep p,typew w,typew c,
intn)
if(w<=c)
return p;//
裝入所有物品
//依物品單位重量價值排序
qsort (q,n, sizeof(int
), compare);
knap
k; k.p = new typep [n+1
]; k.w = new typew [n+1
];
for(i =1;i<=n;i++)
k.cp = 0
; k.cw = 0
; k.n =n;
k.bestp = 0
; k.backtrack(1);
//coutdelete k.w;
delete k.p;
return
k.bestp;
}int
main()
;
int w[4]= ;
int num = knapsack(p,w,7,4
); cout
return0;
}
01揹包回溯法
計算機演算法基礎 第三版 余祥宣 崔國華 等 華中科技大學出版社 中回溯法解決01揹包問題 演算法思想 基於貪心演算法的回溯演算法 w p陣列是按照效益p w拍好序的陣列 include const int n 8 物品個數 const int m 110 int w n 1 重量陣列,從1開始 i...
0 1揹包（回溯法）
描述 需對容量為c 的揹包進行裝載。從n 個物品中選取裝入揹包的物品，每件物品i 的重量為wi 價值為pi 對於可行的揹包裝載，揹包中物品的總重量不能超過揹包的容量，最佳裝載是指所裝入的物品價值最高。輸入 多個測例，每個測例的輸入佔三行。第一行兩個整數 n n 10 和c，第二行n個整數分別是w1到...
0 1揹包 回溯法
include include include using namespace std define n 100000 int n,c int cp 0,cw 0,bestp 0 cp是當前價值，cw是當前重量，bestp是當前最優值。int w n p n x n bestx n bestx陣列是...