为什么解决背包问题不被视为线性规划？
尽管背包问题看起来与线性规划问题相似，为什么背包问题没有被归类为线性规划算法的一种呢？
如何递归地求解“经典”的背包问题算法？
这是我的任务 背包问题是计算机科学中的经典问题。在其最简单的形式中，它涉及将不同重量的物品放入背包中，使得背包最终具有指定的总重量。您不需要把所有物品都放进去。例如，假设您想让您的背包重量恰好为20磅，并且您有五个物品，重量分别为11、8、7、6和5磅。对于少量物品，人类可以通过检查解...
有什么因素会影响优化尾递归吗？
我正在使用动态规划解决Haskell中的背包问题。我的第一次尝试是构建一个二维表。但是当输入很大时（例如100 * 3190802表），内存很容易耗尽。 由于任何给定行i只依赖于行(i-1)，因此我编写了一个函数，希望利用尾递归的优势： import Data.Vector (Vector...
有没有适用于有界0-1多重背包的伪多项式算法？
假设有n个物品，例如i1,i2, .... in，它们每一个都有已知的有界重量w1,w2,...wn。还有一组m个背包，例如k1,k2和km。这些背包是同质的，即它们都具有相同的容量W。函数F可以确定每个背包的分数。F的输入是每个背包中的物品。因此，Score of each knapsack...
如何使用背包算法找出袋子中有哪些元素，而不仅仅是袋子的价值？
我这里有一段代码，使用背包算法（二进制装箱NP难问题）计算出最优值：int Knapsack::knapsack(std::vector<Item>& items, int W) { size_t n = items.size(); std::vector&...
0/1背包动态规划优化，从二维矩阵到一维矩阵
我需要从维基百科上得到一些澄清：背包问题，具体在以下部分中： 这个解决方案将以O(nW)时间和O(nW)空间运行。此外，如果我们只使用一个一维数组m[W]来存储当前最优值，并且在每次重写时将其传递i + 1次，从m[W]重写到m[1]，那么我们将仅使用O(W)空间获得相同的结果。 ...
如何确保Java线程在不同的核心上运行
我正在使用Java编写一个多线程应用程序，以改进顺序版本的性能。它是0/1背包问题动态规划解决方案的并行版本。我有一台Intel Core 2 Duo电脑，在不同分区上安装了Ubuntu和Windows 7 Professional操作系统。我正在Ubuntu下运行。 我的问题是，并行版本实...
在背包中打印袋子里的物品
假设您是一名小偷，闯入了一所房子。你找到了以下物品： 一个重量为3磅的花瓶，价值50美元。 一个重量为6磅的银块，价值30美元。 一幅重4磅的画，价值40美元。 一面重5磅的镜子，价值10美元。 解决这个大小为10磅的背包问题的方案是90美元。 使用动态规划的方法制作的表如下： 现在我想知道...
切割优化问题
我正在尝试将材料嵌套以避免浪费或损失。 Table A Qty Type Description Length 2 W 16x19 16' 3 W 16x19 12' 5 W 16x19 5' 2 W 5x9 ...
奇怪但实用的二维装箱优化
我正在尝试编写一个应用程序，为分隔面板生成绘图。 我有N个小隔间（2D矩形）（N 这些N个隔间必须按列排列，以便满足每个隔间的上述约束条件。 此外，每列的宽度由该列中每个隔间的minWidths的最大值决定。 此外，每列的高度应相同。 这决定了面板的高度。 我们可以在任何列的剩余空间中添加...