knapsack-problem

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在過去的幾周裏，我一直在深入研究Python和編程。不久前我發佈了一個關於多約束揹包問題的問題，最後想出瞭如何編寫一個蠻力解決方案。我發現了幾個其他類似的問題（Knapsack constraint python和01 Knapsack specialization），但沒有一個完全解決了這個問題。所以我想我會發佈一個前置解決方案，並打開它批評和審查。但有一個小問題。問題是，有大約100萬億種

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改進的揹包算法

我有不同類的項目。每個項目有value和weight。例如： ClassA: [A1, A2, A3] ClassB: [B1, B2, B3] ClassC: [C1, C2, C3] 我應該如何修改經典的0-1揹包問題，使算法優化的解決方案最大限度地提高整體價值，考慮在類的所有項目但是允許從一個課程中最多選擇一個項目？ package knapsack; import java.util

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瞭解揹包上限

我對knappsack問題感興趣，我想用分支定界算法解決它。我知道上限可以通過對項目1..n按值/重量比降序排列來計算，找到中斷項目s（第一個不完全適合揹包的項目）並計算以下內容：（C爲knappsack，W（j）的項j的重量的容量）（計算S的分數仍然裝配在knappsack）（薩姆從第一個s-1項目中提取所有值並添加val的一部分s）但是，我不明白的是爲什麼我們可以捨去第三個方程的第二

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揹負式1/0實施需要說明

我想了解這種動態編程方法到Knapsack 1/0 Problem，但我沒有得到算法。有人請這麼好解釋這個具體的實現，取自Rosetta Code給我？用一些註釋更新代碼會有很大的幫助！ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdint.h> typedef struct { const char * name;

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有沒有一種算法可以在成本和大小限制下獲得最高價值？

我有一個卡的集合。每張卡都有成本和價值。值越高，卡越好。我想收集最多9張牌。我必須保持我的手的總成本低於70. 如何讓總成交價值最高？數字9和70是任意的，但對於此樣品收集（值，成本） collection = [ [390,13], [294,7], [393,7], [448,7], [235,9], [389,9],

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用於解決揹包問題的庫（整數編程）

我想解決揹包問題，這也是一個整數編程問題。我已經看過幾個近似的解決方案，如動態編程，貪婪算法，分支定界算法，遺傳算法。你能告訴我一個圖書館（用任何語言），幫助實現任何/所有這些算法嗎？在此先感謝。

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工作調度算法

我需要一個工作計劃調度算法。工人有一個固定的時間工作。他們還提供有關哪些天（小時）他們可用的信息。可用時間高於每個週期的工作量。該算法應該產生其中一個最佳時間表：每個時隙被填充工有界量。每個工人都應該獲得最可能的連續時間。 Example: 2 days (d1, d2) with 8 hours each. 4 workers (d1,...,d4) with 8 hours w

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分配算法

我有類項目的列表： public class Item { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public int ItemSize { get; set; } public int? ContainerId { get; set; } } ，也是一個類容器 pu

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是不是有什麼毛病我揹包

我有一個揹包之類的問題，其中，我的約束是最大的錢不能超過成本和重量，即項目的成本輸入數組我和重量項目我最大限度的重量。我的輸入和輸出應該是以下性質 3 4 // 3是不同項目的數量，4是最大的錢，接下來的三行顯示成本和重量 2 1 //成本和重量 2 2 //成本和重量 3 5 //成本和重量的輸出上面會5 下面是我的解決方案，codechef說，我得到一個錯誤的答案，誰能幫助我，這可能

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如何從Haskell中的自定義數據類型列表中的每個元素獲取字段？

首先，如果標題很混亂，我表示歉意 - 我不知道怎麼說。我正在學習Haskell和解決Knapsack Problem，但有一個列表理解的問題。 data Object = Item { name :: String, weight:: Double, profit :: Double, efficiency :: Double } deri