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KnapsackProblem
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2021-03-27
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背包问题 01背包问题 介绍 在01背包问题中,我们得到了一个容量为C的背包。我们还得到了N个对象的列表,每个对象的权重为W(I),利润为P(I)。 只要选择的总重量不超过C,我们就可以将对象的任何子集放入背包。我们希望使总利润最大化,这是我们放入背包的每个对象的利润之和。 因此,01背包问题的解决方案是N个对象的子集S,其权重之和小于或等于C,并且使总利润最大化。 贪婪策略 设计 我们可以轻松地提出三种不同的贪婪策略,这些策略用于选择适合放入背包的物品,尽管可能速度不够快。 在每个选择中选择最轻的项目。 在每个选择中选择利润最高的项目。 在每个选择中选择具有最高利润和重量比率的项目。 基准
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KnapsackProblem-main.zip (53个子文件)
KnapsackProblem-main
.gitignore 22B
go.mod 49B
datasets
datasets.go 772B
KNAPSACK_MULTIPLE
p05_p.txt 24B
p05_c.txt 7B
p06_p.txt 30B
p01_w.txt 30B
p01_s.txt 40B
p06_s.txt 40B
p06_w.txt 30B
p01_c.txt 8B
p06_c.txt 9B
p05_s.txt 24B
p01_p.txt 29B
p05_w.txt 18B
knapsack01.go 1KB
KNAPSACK_01
p04_s.txt 14B
p07_w.txt 60B
p04_p.txt 21B
p08_w.txt 168B
p05_p.txt 32B
p03_w.txt 18B
p03_c.txt 4B
p02_c.txt 3B
p02_p.txt 26B
p07_s.txt 30B
p05_c.txt 4B
p08_c.txt 8B
p07_p.txt 60B
p06_p.txt 28B
p02_s.txt 10B
p01_w.txt 60B
p04_c.txt 3B
p01_s.txt 20B
p03_p.txt 18B
p03_s.txt 12B
p06_s.txt 14B
p06_w.txt 21B
p08_s.txt 48B
p01_c.txt 4B
p06_c.txt 4B
p02_w.txt 20B
p05_s.txt 16B
p01_p.txt 60B
p04_w.txt 21B
p05_w.txt 24B
p07_c.txt 4B
p08_p.txt 192B
unboundedKnapsack
bkp.go 2KB
go.sum 0B
readme.md 1005B
knapsack01
knapsack01_test.go 5KB
knapsack01.go 5KB
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吉莫吉鱼
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