今天给各位分享分支限界法01背包c语言的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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分支限界法两道题目
要求：设计0/1背包问题的分支限界算法，利用c语言（c++语言）实现算法，给出程序的正确运行结果。
问题描述：已知有N个物品和一个可以容纳M重量的背包，每种物品I的重量为WEIGHT，一个只能全放入或者不放入，求解如何放入物品，可以使背包里的物品的总效益最大。
假定n个商品重量分别为w 0 ， w 1 ， ...， w n-1 ，价值分别为p 0 ， p 1 ， ...， p n-1 ，背包载重量为M。
0/1背包问题——动态规划、回溯、分支限界法对比
1、假定n个商品重量分别为w 0 ， w 1 ， ...， w n-1 ，价值分别为p 0 ， p 1 ， ...， p n-1 ，背包载重量为M。
2、区别小结：回溯法空间效率更高，分支限界法由于只需要求到一个解，所以往往更“快”。
3、动态规划，占用内存多，效率高，速度快。回溯法：占用内存小，遍历所有可能，效率低，速度较慢。
4、常见剪枝函数：约束函数（对解加入约束条件）、限界函数（对解进行上界或下界的限定）满足约束函数的解才是可行解。0/1背包问题 TSP旅行商问题 最优装载问题 N-皇后问题 具体问题可百度详细内容。
5、仍然可以按照每种物品不同的策略写出状态转移方程，像这样：f[v]=max{f[v-k*c]+k*w|0=k*c= v}。
6、描述如下： x[n]：表示物品的选择，x[i]=1表示选择放进物品i到背包中。问题分析： 抽象之后背包问题转换为找到一个最优的数组，x1，x2，...，xn的0-1序列。
求分支限界法解01背包问题
设计思想与分析：对物品的选取与否构成一棵解树，左子树表示不装入，右表示装入，通过检索问题的解树得出最优解，并用结点上界杀死不符合要求的结点。
利用优先级分支限界法设计0/1背包问题的算法，掌握分支限界法的基本思想和算法设计的基本步骤，注意其中结点优先级的确定方法，要有利于找到最优解的启发信息。
假定n个商品重量分别为w 0 ， w 1 ， ...， w n-1 ，价值分别为p 0 ， p 1 ， ...， p n-1 ，背包载重量为M。
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