knapsack-problem

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    求解揹包概率與「最小值」約束在每個項目上

    每個項目有三個屬性 的項目的大小S 我 項v的值我 將物品加入揹包所需的最小值M i（< = 10 ） 這將是最多100個項目。 我們給出了揹包K的大小（K < = 1000）和初始值V（在揹包中沒有空間）。 的項「I」可以被放入揹包，當且僅當M 我小於或等於V. 用V 我添加在揹包V增加的項目之後。 我們必須最大化放入給定尺寸揹包的物品數量（而不是價值）。 我找到了this question這與
    dynamic-programming knapsack-problem 2013-03-31

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    有界0-1多揹包的任何僞多項式算法？

    假設有n個項，例如：I ，我，....我Ñ，它們中的每一個已知的有界權重w 1 ，瓦特，... w n。還有一套m揹包，例如ķ，K 2 和k米。揹包是同質的，它們都具有相同的容量W.函數F可以確定每個揹包的得分。 F的輸入是每個揹包中的項目。所以， Score of each knapsack i = F(Items in knapsack i) 現在我想放在揹包有些項目以這樣一種方式： 物品
    algorithm optimization constraint-programming knapsack-problem 2013-04-14

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    0/1揹包 - 一些澄清維基的僞

    這裏有en.wikipedia對揹包問題文章的代碼： // Input: // Values (stored in array v) // Weights (stored in array w) // Number of distinct items (n) // Knapsack capacity (W) for w from 0 to W do m[0, w] := 0
    algorithm dynamic-programming knapsack-problem 2013-06-12

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    Haskell - 樹形遞歸避免控制堆棧溢出

    對於大學任務，我們必須研究揹包問題的各種解決方案，然後在Haskell和Python中實現解決方案。 我選擇了蠻力。我意識到有更好的算法，但這個選擇的原因超出了這篇文章的範圍。 但是，在我的兩次嘗試中，當使用HUGS時，最終都會出現控制堆棧溢出，但是在使用GHC時不會出現控制堆棧溢出。 調查似乎指向嚴格性/懶惰的問題，我的代碼最終會產生過多的thunk，而GHC的嚴格性分析似乎正在消除這個問題。
    haskell recursion brute-force strict knapsack-problem 2013-03-28

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    0/1揹包澄清和優化

    我正在讀關於0-1揹包問題維基百科。我只想澄清一些事情。我有兩個問題： http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem#0.2F1_Knapsack_Problem 我遇到了這個僞代碼： // Input: // Values (stored in array v) // Weights (stored in array w) // Number
    algorithm knapsack-problem 2013-05-17

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    動態規劃方法

    我在想，如果你可能有一些洞察到一個問題，我們考慮的優化問題： 最大Σ從j = 1到FJ（XJ）正使得Σj = 1至XJ正< = B XJ> = 0，整數 其中B是正整數和fj是真實實際 我試圖使用動態編程配製的溶液，並找出這種方法的時間複雜度。 林有點困惑的動態規劃方法，你將如何實現它的功能，例如F1（X）=開方如果n = 5，B = 10 親切的問候
    dynamic time complexity-theory knapsack-problem 2013-04-07

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    未使用Visual Studio時出現意外值輸出

    我一直在爲我的算法分析類開發一個程序，在那裏我必須用Brute Force，貪婪，動態和分支定界策略來解決Knapsack problem。一切都完美的作品，當我在Visual Studio 2012中運行它，但如果我用gcc編譯，在命令行中運行它，我得到了不同的結果： 的Visual Studio： +-----------------------------------------------
    c visual-studio-2012 knapsack-problem 2013-04-30

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    何時從動態編程（二維表格）切換到分支定界算法？

    我正在做一個涉及動態規劃和分支&約束的揹包優化問題。我注意到當問題的容量和項目變大時，爲動態編程算法填充2D表格將呈指數級變慢。在某些時候，我會假設我想根據問題的大小切換算法（因爲講座提供了兩種類型的優化）？ 我試過在什麼點（什麼大小）谷歌應該從動態編程切換到分支&約束，但我不能得到我想要的結果。 或者，有沒有另一種方法來看待揹包問題，我可以將動態編程和分支綁定爲一個算法，而不是切換算法，這取決於
    optimization dynamic-programming knapsack-problem branch-and-bound 2013-06-20

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    最大化揹包與附加約束

    舊和著名揹包問題需要給定的容量C和的n項{I_1，I_2，...，1-N}與每個I_j =（weight_j，value_j）的列表，一個試圖在填滿揹包的同時最大化價值。 但是，如果我們添加約束條件會發生什麼 1）特定項目選擇必須是0或者必須是奇數（例如次數：只能採取既沒有10磅啞鈴或1 ，3，5，..他們的數量）。對於所有j，2 = C = n^2和n = < = weight_j < = n^
    dynamic dynamic-programming maximize knapsack-problem 2013-07-01

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    簡單的動態規劃算法（經典揹包）的問題

    我看着http://rosettacode.org/wiki/Knapsack_problem/0-1做基本的揹包動態規劃問題，並得到了一個工作解決方案（knapsack1（）），但是當我嘗試了不同的解決方案（knapsack2（））因爲我沒有得到正確的價值，所以我覺得我在某個地方一個接一個。 有問題的代碼是方法knapsack2，在底部。我確信這個問題很小，但我覺得很荒謬，因爲我找不到問題。正確
    dynamic-programming knapsack-problem 2013-05-20
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