背包问题 动态规划

PASCAL语言第二部分 基础算法 第九章 动态规划(背包问题)

第九章 动态规划 (背包问题)PASCAL语言—基础算法

PASCAL语言第二部分 基础算法 第九章 动态规划(背包问题)

第一课时

PASCAL语言第二部分 基础算法 第九章 动态规划(背包问题)

上机练习

8、装载问题 【问题描述】 有一批共n个集装箱要装上艘载重量为c的轮船，其中集装 箱i的重量为wi。找出一种最优装载方案，将轮船尽可能装满， 即在装载体积不受限制的情况下，将尽可能重的集装箱装上轮 船。 【输入格式】 由文件load.in给出输入数据。第一行有2个正整数n和c。n 是集装箱数，c是轮船的载重量。接下来的1行中有n个正整数， 表示集装箱的重量。 【输出格式】 将计算出的最大装载重量输出到文件load.out。 【输入样例】 5 10 7 2 6 5 4 【输出样例】 10

PASCAL语言第二部分 基础算法 第九章 动态规划(背包问题)

var n,c,i,max:longint; w:array[1..100000]of integer; procedure search(k,sum:longint); var ii:longint; begin if (sum

一、实验内容：

分别用蛮力法、动态规划法、回溯法和分支限界法求解0/1背包问题。

注：0/1背包问题：给定n种物品和一个容量为C的背包，物品i的重量

是wi，其价值为vi，背包问题是如何使选择装入背包内的物品，使得装入背

包中的物品的总价值最大。其中，每种物品只有全部装入背包或不装入背包

两种选择。

二、所用算法的基本思想及复杂度分析：

1.蛮力法求解0/1背包问题：

1）基本思想：

对于有n种可选物品的0/1背包问题，其解空间由长度为n的0-1

向量组成,可用子集数表示。在搜索解空间树时，深度优先遍历，搜索每

一个结点，无论是否可能产生最优解，都遍历至叶子结点，记录每次得

到的装入总价值，然后记录遍历过的最大价值。

2）代码:

#include<iostream>

#include<algorithm>

using namespace std;

#define N 100 //最多可能物体数

struct goods //物品结构体

{

int sign; //物品序号

int w; //物品重量

int p; //物品价值

}a[N];

bool m(goods a,goods b)

{

return (a.p/a.w)>(b.p/b.w);

}

int max(

分组背包：

Problem C: 超市购物

Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB

SUBMIT: 21 Solved: 10 [SUBMIT][STATUS]

Description

上次去超市扫荡回来的东西用完了,Staginner又得跑超市一趟，出发前他列了一张购物清单，打算去买K种不同的商品,每种买一件。到了超市，Staginner发现每种商品有N个品牌，每个品牌此商品的价格为Vi，对Staginner的作用值为Wi，他会从这N个品牌里面挑一个品牌买。这时，Staginner突然想起出门时只带了M元钱，又懒得去取钱了，所以不一定能买完K种商品，只好尽可能地让买的东西对自己的总作用值ans最大。

Input

多组样例。

第一行两个整数K，M代表Staginner想买的不同种类商品的数目和他带的钱 (0 < K <= 30, 0 < M <= 2000)

以下输入分为K个部分，代表K种商品。

每个部分第一行为一个数字N，代表第k种商品的N个品牌,N不大于10。之后跟着N行，每行两个数字，代表物品的价格Vi和作用值Wi。其中 0 < Vi < M。

Output

输出Case #: 最大总作用值，每两个样例之间有一个空行。

贪心算法求解背包问题

一、 实验内容

有一个承重为W的背包和n个物品，它们各自的重量和价值分别是wi和vin

W wi求这些物品中最有价值的一个子集。如果每次选择某（1<=i<=n），设

i 1一个物品的时候，只能全部拿走，则这一问题称为离散（0-1）背包问题；如果每次

可以拿走某一物品的任意一部分，则这一问题称为连续背包问题。

二、 算法思想

首先计算出物品单位重量的价值vi/wi，并排序，依贪婪策略，从物品中选择可装入背包的vi/wi值最大的物品。若该物品装入背包后，背包中物品总重量未超过背包最大承重m，则选择单位重量价值次之的物品装入背包，依次策略进行下去，直到背包装满为止。

三、 实验过程（C++）

#include<iostream>

using namespace std;

//n表示背包可以存放物品的种类

//指针p指向存放物品价值的数组

//指针q指向存放物品重量的数组

void sort(int n,float *p,float *q)

{

int i;

int j;

for(i=0;i<n-1;i++)

for(j=i+1;j<n;j++)

if((*(p+i))/(*(q+i))<(*(p+j))/(*(q+j)))

贪心算法求解背包问题

一、 实验内容

有一个承重为W的背包和n个物品，它们各自的重量和价值分别是wi和vin

W wi求这些物品中最有价值的一个子集。如果每次选择某（1<=i<=n），设

i 1一个物品的时候，只能全部拿走，则这一问题称为离散（0-1）背包问题；如果每次

可以拿走某一物品的任意一部分，则这一问题称为连续背包问题。

二、 算法思想

首先计算出物品单位重量的价值vi/wi，并排序，依贪婪策略，从物品中选择可装入背包的vi/wi值最大的物品。若该物品装入背包后，背包中物品总重量未超过背包最大承重m，则选择单位重量价值次之的物品装入背包，依次策略进行下去，直到背包装满为止。

三、 实验过程（C++）

#include<iostream>

using namespace std;

//n表示背包可以存放物品的种类

//指针p指向存放物品价值的数组

//指针q指向存放物品重量的数组

void sort(int n,float *p,float *q)

{

int i;

int j;

for(i=0;i<n-1;i++)

for(j=i+1;j<n;j++)

if((*(p+i))/(*(q+i))<(*(p+j))/(*(q+j)))

介绍针对背包问题的量子算法分析

２００４年１１月第３０卷第１１期

北京航空航天大学学报

Ｎｏｖｅｍｂｅｒ　２００４背包问题的量子算法分析

吕　欣　　冯登国

（中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室，北京１０００３９）

　　摘　　　要：对可用于密码体制设计的ＮＰ完全问题———背包问题，进行了量子算法分析．从复杂度理论角度出发，讨论了如何用量子搜索算法加速背包问题等ＮＰ

完全问题的求解．并从群论的角度与Ｓｈｏｒ的大数分解算法做了比较，讨论了影响算法速度一些因素．对量子算法的特性和前景做了展望．

关　键　词：量子计算；背包问题；复杂度理论；密码分析中图分类号：ＴＰ３０１畅６

文献标识码：Ａ　　　　文章编号：１００１－５９６５（２００４）１１－１０８８－０４

Ｑｕａｎｔｕｍａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎａｌｙｓｉｓｏｆｋｎａｐｓａｃｋｐｒｏｂｌｅｍ

（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙ，ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｉｃｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｂｅｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ）

ＬüＸｉｎ　ＦｅｎｇＤｅｎｇｇｕｏ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｐｅｅｄｉｎｇｕｐｋｎａｐｓａｃｋｐｒｏｂｌｅｍ，ｏｎｅｏｆｔｈｅＮ

遗传算法求解01背包问题

一、问题描述

01背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下：

给定n个物品和一个背包，物品i的重量为Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。选择合适的物品装入背包，使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是，背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择：装入背包或者不装入背包，即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。 01背包问题是NP问题，传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法等等。传统的方法不能有效地解决01背包问题。遗传算法（Genetic Algorithms）则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优（或次优）解的有效算法。

二、遗传算法

1、遗传算法的基本思想 遗传算法的搜索从一个被称作种群的候选解集开始，新的种群由旧的种群中产生以期得到更好的种群。从旧种群中按照解的适应度来选择解以产生新的解；适应度越大，解被选择生成后代的机率也越大。这个从已有种群中选择双亲并产生后代的迭代过程持续到遗传算法的停止条件满足为止。 2、遗传算法的基本元素。 遗传

第七章 动态规划

习题七

7.1计算如图所示的从A到E的最短路线及其长度（单位：km）：

（1） 用逆推解法； （2） 用标号法。 3 B1 4 D1 2 3 4 C1 3 A 2 B2 1 1 5 D2 1 E 3 3 C2 4 2 5 3 1 B3 5 3 D3

7.2 用动态规划方法求解下列问题

（1） max z ＝x12x2 x33

x1＋x2＋x3 ≤6

xj≥0 （j＝1,2,3）

（2）min z ＝ 3x12＋4x22 ＋x32

x1x2 x3 ≥ 9

xj ≥0 （j＝1,2,3）

7.3 利用动态规划方法证明平均值不等式：

(x1?x2???xn)?(x1x2?xn)n

n设xi ≥0，i＝1，2，?，n。

7.4 考虑一个有m个产地和n个销地的运输问题。设ai（i＝1，2，?，m）为产地i可发运的物资数，bj（j＝1，2

第五章 动态规划（Dynamic Programming）

第一节 离散时间系统的动态规划

一 简单例子 行车问题

穷举法：从S到F共有条路径，每条路径共有3次加法。故共有3?8?24，2n?1.(n?1) 次加法。 动态规划法：

首先计算最后阶段的时间最短的路径：x2(3)?F,可以计算出J(x1(3))=4，J(x2(3))=3 再计算第三阶段的最短路径：x1(2)?x2(3)?F可以计算出J(x1(2))+1+3，

J(x2(2))=2+3。只需要计算x1(2)到J(x1(3))，J(x2(3))及x2(2)到J(x1(3))，J(x2(3))的

最短时间。其中J(xi(.))代表xi(.)到F的最短距离。

然后计算第二阶段的最短路径：x2(1)?x1(2)?x2(3)?F,计算

x1(1?)x2?(2J)2x(和(2))x1(1)?x1(2)?J(x1(2))，取小的

J(x1(1))x2(1)?x1(2)?J(x1(2))和x2(1)?x2(2)?J(x2(2))，取小的J(x2(1))

最后计算第一阶段的最短路径：S?x2(1)?x1(2)?x2(3)?F，计算

S?x1(2)?J(x1(1))和S?x2(1)?J(x2(1)

function [p_opt,fval]=dynprog(x,DecisFun,SubObjFun,TransFun,ObjFun) % x为状态变量，一列代表一个阶段的状态

% M_函数DecisFun（k,x)表示由阶段k的状态值x求出相应的允许决策集合 % M_函数SubObjFun（k,x,u)表示阶段k的指标函数

% M_函数TransFun（k,x,u)是状态转移函数，其中x是阶段k的状态值，u是其决策集合 % M_函数ObjFun（v,f)是第k阶段到最后阶段的指标函数，当ObjFun（v,f)=v+f时，输入ObjFun（v,f)可以省略

% 输出p_opt由4列组成，p_opt=[序号组，最优轨线组，最优策略组，指标函数值组]; % 输出fval是列向量，各元素分别表示p_opt各最优策略组对应始端状态x的最优函数值

k=length(x(1,:)); % k为阶段数 x_isnan=~isnan(x);

f_opt=nan*ones(size(x));

% f_opt为不同阶段、状态下的最优值矩阵，初值为非数

d_opt=f_opt;