명확히하기 우리는 객체 목록을 가지고 있습니다. 각 개체에는 Size 특성과 Value 특성이 있습니다. 다음에는 제한된 공간이 있습니다. 공간을 차지하는 객체의 값이 가장 높은 잠재 가치를 가지도록 객체의 최상의 혼합을 얻는 방법을 알고 싶습니다. 크기가 값만큼 중요합니다. 그리고 크기와 값은 각 객체에 고정되어 있으므로 반 객체를 가질 수 없습니다. 예
다음과 같은 정수가 {2,9,4,1,8}입니다. 이 집합을 두 개의 하위 집합으로 나눠서 집합의 합이 각각 14와 10이되도록해야합니다. 내 예제에서는 대답은 {2,4,8}과 {9,1}입니다. 나는 어떤 코드도 찾고 있지 않다. 나는이 문제를 해결하기위한 표준 알고리즘이 있어야한다고 확신한다. 인터넷 검색에 성공하지 못해서 혼자만 찾았 기 때문에 여기에 내
Iv'e가 프로젝트에서 작업 중이고 다음과 같은 시나리오가 발생했습니다. 가중치가 가장 좋지만 제한이 2 개인 M> N 인 동안 M의 집합에서 N = 2 상자를 선택해야합니다 :는 우리는 우리는 같은 박스 ID를 선택할 수 없습니다 같은 상자 색상 를 선택할 수 없습니다 상자는 최고 에서 가장 높은 무게 분류 온다 내가 가장 높은 무게 red1라고로 시작하
배낭 문제에 대한 해결책은 다음과 같습니다. (wt []는 가중치 배열, val []은 값 배열, n은 배열 크기, index는 현재 항목입니다. (재귀 위해) 노력하고 편곡 날씨 여부 항목이 내가 용액에 포함 된 나타내는 배열입니다. int knapSack(int W, int wt[], int val[], int n, int index, int arr[]
나는 배낭 문제 양식을 사용하는 알고리즘을 작성하고 있습니다. 나는 최대 무게 (W)가 주어진 내 배낭의 가치 (V)를 극대화하려고 노력하고 있습니다. 캐치는 각 항목 (I)을 한 번만 선택할 수 있으며 무게에 관계없이 배낭은 10 개의 항목 만 저장할 수 있으며 매우 많은 수의 항목 (500 개 이상)이 있습니다. 지금까지 생각 해봤 던 과체중 인 배낭을
최근에 배낭 문제를 연구하고 구현하려고합니다. 따라서 배낭 값이 100이고 40, 60, 100 같은 특정 가중치와 같은 최적의 솔루션 아이디어를 이해하고 이해할 수 있습니다. 그런 다음 최적의 솔루션은 배낭 값을 채우거나 등가 적으로 100이됩니다. 나는 프로그래밍의 한 섹션에 머물렀고 튜토리얼을 사용하여 재귀를 시도했지만 이것이 실제로 어떻게 작동 하는
나는 배낭이 가능한 한 가중치의 분포를 가지도록 유한 배수의 배낭에 걸쳐 펼쳐야 할 많은 무게가 있다고 가정 해보십시오. 이 캐치는 첫 번째 봉지에만 다른 무게를 넣을 수 있으며 각 봉지의 무게는 각 입니다. 예를 들어, 무게는 가방 4, 즉 가방 1 ~ 4까지 가방에 넣을 수 있습니다. 또 다른 가방에는 최대 5 점까지 사용할 수 있습니다. 앞서 언급 한
배낭 알고리즘에 문제가 있습니다. 솔직히 말해서 무엇이 잘못 됐는지 나는 모른다. 프로그램을 한 번 사용하면 모든 것이 잘못 작동하지만 프로그램을 루프 (테스트 용)로 사용할 때 많은 문제가 발생합니다. 예를 들어 : 파일 무게/발 : 100 최대 배낭 용량 : 1000 첫 번째 반복 : 최대 이익 : 2,597 결과 무게 : 1,000분의 994 그리고
저는 학교 프로그래밍 프로젝트를 진행하고 있으며 각 학생에게 그룹을 할당해야 모든 그룹 소녀들과 거의 같은 수의 남자 아이를 낳는다. 또한 기존 학생도 동일한 그룹을 유지하므로 처음에는 2 명의 그룹 (A와 B)과 이미 할당 된 일부 학생과 그룹을 지정하는 목록이 있습니다. 각 그룹에는 허용되는 최대 학생 수가 있습니다. 이전에 할당 된 학생의 민수기 :
고전적인 0-1 배낭 문제를 가정하되 자루를 오버플로/언더 플로 할 수 있습니다. X 이익은 모든 단위 오버플로 (최대 용량 초과)에 대해 차감되며 Y 수익은 모든 단위 언더 플로우 (최대 용량 미만의 중량)에 대해 차감됩니다. 나는 모든 항목을 무게에 대한 비율로 정렬 한 다음 정상적인 배낭 문제처럼 자루를 채우려 고 생각했다. 그런 다음 나머지 무게와