假設有乙個能裝入總體積為t的揹包和n件體積分別為w1,w2,…wn的物品，能否從n件物品中挑選若干件恰好裝滿揹包，即使w1+w2+…+wm=t，要求找出所有滿足上述條件的解。
例如：當t=10，各件物品的體積時，可找到下列4組解：
(1,4,3,2)
(1,4,5)
(8,2)
(3,5,2)。
可利用回溯法的設計思想來解決揹包問題。首先，將物品排成一列，然後，順序選取物品裝入揹包，若已選取第i件物品後未滿，則繼續選取第i+1件，若該件物品「太大」不能裝入，則棄之，繼續選取下一件，直至揹包裝滿為止。如果在剩餘的物品中找不到合適的物品以填滿揹包，則說明「剛剛」裝入的物品「不合適」，應將它取出「棄之一邊」，繼續再從「它之後」的物品中選取，如此重複，直到求得滿足條件的解，或者無解。由於回溯求解的規則是「後進先出」，自然要用到「棧」。
揹包問題
void mypackageproblem:
:packagepsolve()
;int answer[10]
[10]=
, answernumber =0;
int rear =
0, front =
0, volume =0;
int i=0;
static
int record=0;
while
(front < itemnum)
else
if(volume >maxvolume)
else
if(volume == maxvolume)
ui->textedit->(""
);answernumber++
; volume = volume - stack[rear-1]
; stack[rear -1]
=0; rear--;}
if(i == itemnum-1)
else
if(record==itemnum-1)
volume =0;
front++
; rear=front;
record=front;
i=record;}}
if(answernumber==0)
}
揹包問題 1 揹包的引入
上篇文章我考慮的是可以找零的方式有幾種，是運用搜尋解決的，但是如果我們要解決的是優化問題，就是說最小要多少硬幣呢？題目的位址是 其實他是乙個揹包問題，所以我準備重學一下。最近做硬幣找零問題，它實際是個揹包問題，很多知識掌握的不紮實。這裡重新總結一下，老規矩，還是靠題目驅動，下面所有題目都給了鏈結 大...
揹包的問題
分別用蠻力法 動態規劃法 回溯法和分支限界法求解0 1揹包問題。注 0 1揹包問題 給定種物品和乙個容量為的揹包，物品的重量是，其價值為，揹包問題是如何使選擇裝入揹包內的物品，使得裝入揹包中的物品的總價值最大。其中，每種物品只有全部裝入揹包或不裝入揹包兩種選擇。採用動態方案解決問題的時候 對於乙個物...
常見的揹包問題 01揹包和完全揹包
有 n 件物品和容量為 m 的揹包，給出 n 件物品的重量 w i 以及價值 c i 求解讓裝入揹包的物品重量不超過揹包容量且價值最大，每個物品只能選擇一次 暴力解法 暴力列舉每件物品要不要放入揹包，時間複雜度o 2 n 顯然是不能接受的，而使用 dp 可以將時間複雜度變成o nm 動態規劃 用dp...