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用动态规划方法求解下列系列 0/1 背包问题;请给出利用分支限界技术求得最优解的具体过程,上界函数: ub=V+(M-w)(vi+1/wi+1) 0/1 背包数据如下 : 4 件物品,物品重量分别为 W={1 , 2 , 3 , 2} ,物品价值 V={10 , 15 , 30 , 12} ,背包承重量 M=5 。求:能够放入背包的最有价值的物品集合及最大价值。 如设: V(i, j) —— 前 i 个物品中能够装入承重量 j 的背包中的最大总价值。请将如下递推式 填写完整 : V(0, j) = 0 ( 0 个物品), V(i, 0) = 0 (承重量 0 ) V(i, j) = V(i-1, j) 第 i 个物品不能装入, j < wi 超重) V(i, j) = max { , } j > wi (不超重) V j=0 1 2 3 4 5 i=0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 ...
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一个凸N边形,可以用N-3条互不相交的对角线将凸N边形分成N-2个三角形,这称为凸N边形的一种三角剖分。例如N=5时,共有以下5种三角剖分: 当N=8时,总共有()种三角剖分。 8 132 14 140 ...
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描述0-1背包问题。 ...
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阅读以下从含有n(n=2 k )个元素的数组S中求最大元素的算法,请问: 1)该算法采用了什么典型的算法设计策略? 2)分析算法开销,写出开销函数并求解。 Largest(n,S) { if n==1 L=S[1]; else { h= ën/2û; m=n-h; copy S[1]...S[h] to an array U; copy S[h+1]...S[n] to an array V; L1 = Largest(h, U); L2 = Largest(m, V); if (L1>L2) L=L1; else L=L2; } return L; } ...
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下列陈述错误的是( ) 数值概率算法一般是求数值计算问题的近似解 Monte Carlo总能求得问题的一个解,但该解未必正确 Las Vegas算法的一定能求出问题的正确解 Sherwood算法的主要作用是减少或是消除好的和坏的实例之间的差别 ...
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问题归约法用 1 图来表示知识,其最终的解是一个包含起始节点在内的 2 节点被标记为可解节点。 ...
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对图3.5所示的有向网,试利用Dijkstra算法求从源点1到其他各顶点的最短路径。 ...
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关键路径是AOE网中() 从始点到终点的最短路径 从始点到终点的最长路径 从始点到终点的边数最多的路径 从始点到终点的边数最少的路径 ...
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编程实现 稀疏矩阵(三元组存储方式)的乘法,C=A*B。(提示:先将B矩阵转置,然后再进行乘法运算) 要求:写出程序流程框图及程序注解。 ...
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若要将一个偏y的,55%一正确的,一致的MC算法改进到95%一正确的算法,需要重复调用MC算法多少次?并给出推导过程。 ...
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