go-knapsack:解决01背包问题的动态编程解决方案的实现

preview
共5个文件
go：2个
license：1个
gitignore：1个
Go
需积分: 9 0 下载量 89 浏览量 2021-05-05 18:08:57 上传 评论 收藏 3KB ZIP 举报
张岱珅
  • 粉丝: 44
  • 资源: 4690
上传资源 快速赚钱
voice
center-task 前往需求广场，查看用户热搜

相关推荐

application/x-rar

01背包问题（C#图形界面）

01背包问题（C#图形界面），用动态规划的算法实现，算法设计与分析的上机作业，分享给各位，相互学习。
star 5星 · 资源好评率100%
rar

背包问题可视化

.net可视化的背包问题，使用了asp：table控件，能够进行动态的添加行，完全是在服务器端执行的。希望能帮助需要帮助的人。
star 5星 · 资源好评率100%
zip

01背包可视化辅助计算器-网页版

01背包计算器-网页版，vue+iview实现，非webpack版，引入cdn简单实现。 引用文件均下载到本地引用的，不联网也可打开。 例子由学习动态规划练手写的小案例。
application/pdf

动态编程对于背包问题的解决

背包问题的解决，通过一个很好的列子，此问题 ， 但是文章是德语版的 。
star 4星 · 用户满意度95%
zip

Knapsack:背包问题的动态编程解决方案

背包 背包问题的动态编程解决方案 给定n个整数的列表，A = {a1，a2，…，an}，另一个整数，k表示期望的总和。 从A中选择零个或多个数字，以使这些数字的总和尽可能接近但不超过预期的总和（k）。 笔记 A的每个元素可以多次选择。 如果未选择任何元素，则总和为0。 资料来源： :
pdf

利用动态规划解决01背包问题

利用动态规划算法实现了01背包问题，并取得了良好的效果。
cpp

c语言实现动态规划求01背包问题

用c语言实现的基于动态规划求解01背包问题，，其中2.txt中的内容为： 4 5 2 1 3 2 12 10 20 15
star 4星 · 用户满意度95%
zip

c++用动态规划实现01背包问题

C++从文件读取数据，利用动态规划实现01背包问题
star 5星 · 资源好评率100%
zip

genetic-knapsack:二进制背包问题的遗传算法实现。

用遗传算法实现二进制背包问题。 求解器的输入（KnapSackGA.java）是一个名为init.txt的文件，该文件的每一行包含以下内容： 项目数（例如7） 每个项目的值（以空格分隔）（例如1 2 3 4 5 6 7） 每个项目的重量...
rar

C#实现-动态规划-01背包问题(Knapsack)

C#实现-动态规划-01背包问题(Knapsack)，代码根据软考书籍中C代码的内容改写，已调试使用无误。
star 3星 · 编辑精心推荐
zip

Fractional-Knapsack:连续背包问题（也称为分数背包问题）

连续背包问题（也称为分数背包问题） 是计算机科学中的一个问题，其目标是在容器（“背包”）中填充一定比例的不同材料，以最大程度地提高所选材料的价值。 此应用程序是用于解决此问题的贪婪算法的一个示例。它由...
star 5星 · 资源好评率100%
zip

algo-knapsack:用Go解决01背包问题

用Go解决0/1背包问题的实验代码。 该代码演示了以下4种方法。 蛮力 回溯 分支与界限 回溯与Brack＆Bound之间的混合 怎么跑 您可以在下面的单个命令中简单地为所有方法运行代码。 cd example && go run main.go
application/x-rar

动态规划法解决背包问题（c#实现）

现在背包问题网上例子有很多，但大多采用C或C++实现。在算法上课途中，老师要求实现该算法，特此用c#语言实现了背包问题，采用动态规划法，希望和大家共同学习
star 5星 · 资源好评率100%
cpp

动态规划解决01背包问题

01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。
zip

naive-knapsack:从https

naive-knapsack:从https
zip

mcmc-knapsack-problem:使用Markov Chain Monte Carlo技术，动态编程和贪婪算法进行Python开发以解决01背包问题

学生们： 关于该存储库的目的是为0/1背包问题建立解决方案，也就是说，每个元素都可以或不可以不经过重复就出现在解决方案中。 开发的代码旨在评估涉及Markov Chains Monte Carlo的不同算法的结果和性能。 与伪...
zip

matlab开发-Knapsackproblem

matlab开发-Knapsackproblem。用动态规划的概念解决背包问题
zip

Candy-Store-Knapsack-:Java中的背包问题

糖果店背包- Java中的背包问题就这样
rar

0-1-knapsack-problem.rar_0-1 knapsack_0-1背包问题_0/1背包_knaspack _模拟

模拟退火解决0-1背包问题，初学者可以借鉴
zip

cuda_knapsack_01:Cuda实现背包01动态规划问题

cuda_knapsack_01 Cuda实现背包0/1动态规划问题 为了解决自底向上表的依赖性，按顺序调用内核函数，从而在while循环内增加目标块ID。 项目数被视为块，而MaxWeight被视为每个块的线程。 这可以通过使用动态并行性进一步优化。 需要进一步的基准测试。 对于n = 10; CUDA = 0.000059424秒，CPU = 0.03348秒 对于n = 100; ..
rar

c c++ 01背包问题动态规划解决

01背包问题解决方法不少，动态规划是其中之一，动态规划的问题解题思路都差不多（一些浅见），基本要素是最优子结构性质，子问题重叠性质，自底向上的求解方法。只要了解了基本要素，那么这种题型也会更好理解。本题有不少注释，便于读者阅读。">01背包问题解决方法不少，动态规划是其中之一，动态规划的问题解题思路都差不多（一些浅见），基本要素是最优子结构性质，子问题重叠性质，自底向上的求解方法。只要了解了基本要
star 5星 · 资源好评率100%
zip

动态规划解决0-1背包问题-0-1 knapsack problem.zip

动态规划解决0-1背包问题-0-1 knapsack problem.zip
zip

Group-Knapsack-Problem:我自己的算法，可以通过动态编程和完整搜索来解决背包问题

小组背包问题 我自己的算法，可以通过动态编程和完整搜索来解决背包问题，作者：丹尼·冯（Danny Feng）
zip

knapsack-and-max-sat:MIE-PAA问题和算法。 背包问题解决方案

背包和最大星期六 MIE-PAA问题和算法。 背包问题解决方案：蛮力，分支和边界，动态规划，FPTAS近似算法，模拟退火。 MAX-SAT：模拟退火