knapsack-problem

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    저는 기본적인 프로그래밍 원리를 가르쳐 왔으며 동적 프로그래밍 문제에 봉착했습니다. 악의적 인 배낭 문제를 생각해 봅시다. 각 가중치와 값이있는 항목 집합이 주어지면 총 가중치가 주어진 제한보다 작거나 같도록 컬렉션에 포함 할 항목 수를 결정합니다 총 가치는 가능한 한 커집니다. 가중치 제한을 10으로 설정하고 weights = [2,4,7] 및 value

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    모든 값을 알 수없는 0에서 3까지의 5x5 값 표가 있습니다. 각 행과 열에 대한 값의 합과 0의 수를 모두 알고 있습니다. C#을 사용하여 0-1 배낭 문제를 풀고 알려진 합계와 0의 수를 만족시키는 가능한 솔루션을 검색하는 방법은 무엇입니까? 테이블은 항상 5 행 5 열이므로 전통적인 배낭이 아닙니다. Row[0]: Sum=4, Zeros=1

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    사실상, 나는 확률로 여러 객체를 얻었고 각각을보고 싶습니다 그것들이 가능한 그룹의 순서대로, 모두인데, 그것이 독립적이라고 가정 할 때, 즉 부분 집합의 요소의 곱의 내림차순으로 - 또는 순서대로 ((1, 0.5)가 (0.5)의 뒤에옵니다). 예 : 나는 [ 1, 0.5, 0.1 ]이 있다면 나는 [(), (1), (0.5), (1, 0.5), (0.1)

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    다음 문제 : 나는 노래가있는 MySQL 데이터베이스를 가지고 있습니다. id INT(11)(PRIMARY) title VARCHAR(255) album VARCHAR(255) track INT(11) duration INT(11) 는 사용자가 PHP의 형태로 특정 시간을 입력 할 수 있어야하고, PHP 함수는 그에게 주어진 시간을 추가 할 노래

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    유전자 알고리즘을 사용하여 배낭 문제에 대해 질문하지 않았습니다. 초기화 나는 염색체 평가 무게 x 이익에 그의 공식 KP 때문에이 종류의 염색체 [1] = [weight] [profit]을 사용합니다. roulete 휠 선택을 사용하여 입력 한 후. p (a) = 0.04761/0.19761 = 0.24092; p (b) = 0.1/0.19761 = 0.

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    이것은 우리의 사무실 하키 웅덩이를 차지할 기회를 극대화하기 위해 시작한 약간 재미있는 프로젝트입니다. 최대 급여 한도 내에서 가장 많은 점수를 줄 수있는 20 명의 선수를 선정하는 최선의 방법을 찾고 있습니다. 예를 들어, 원시 데이터가 플레이어 이름 위치 (앞으로, Defensemen, 골키퍼)이 시즌 급여에 대한 포인트의 예상 금액으로 만든 것을 상상

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    pseudo-Java code from here에 기반한 분기 및 바운드 배낭 알고리즘 구현을 작성했습니다. 불행하게도 문제의 큰 경우에 메모리가 질식합니다. like this. 왜 이런거야? 어떻게이 구현을보다 효율적인 메모리로 만들 수 있습니까? numberOfItems maxWeight profitOfItem1 weightOfItem1

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    SPOILERS : 나는 http://www.spoj.pl/problems/KNAPSACK/에서 일하고 있으므로 가능한 해결책을 원한다면 들여다 보지 마십시오. 상용구 : type Item = (Weight, Value) type Weight = Int type Value = Int weight :: Item -> Weight weight = fs

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    저는 JaCoP 제약 프로그래밍 라이브러리를 사용하는 방법을 스스로 가르쳐 왔지만 0/1 배낭 문제를 구현하는 데 어려움이 있습니다. , 제약 사기꾼 = 새로운 배낭 (배낭 : knapsack[0] = new KnapsackItem(quantity[0], 5, 7); knapsack[1] = new KnapsackItem(quantity[1], 7, 9)

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    연습 질문의 경우 0/당신이 i = 16을 선택하면, n = 10을위한 .. 즉 , S1={(d_k, b_k) | 1 ≤ k ≤ n}, S2={(d_k, b_k) | n + 1 ≤ k ≤ 2n}, S3={(d_k, b_k) | 2n + 1 ≤ k ≤ 3n}, S4 = {(d_k, b_k) | 3n + 1 ≤ k ≤ 4n} 1 배낭 문제는 ... 기