为什么背包问题是伪多项式？
我知道背包问题是NP完全问题，但它可以通过DP解决。人们说DP解法是伪多项式，因为它在“输入长度”（即编码输入所需的位数）上是指数级别的。不幸的是我还没有理解这个概念。有人能够慢慢地向我解释一下什么是伪多项式吗？
具有依赖项权重的0/1背包问题？
标准的 0/1 背包问题要求每个物品的重量都不依赖于其他物品，因此动态规划是解决该问题的一种有效算法。但现在我遇到了一个类似但是扩展了的问题： 新物品的重量取决于已经放入背包中的先前物品。 例如，我们有五个物品 a, b, c, d 和 e，它们的重量分别为 w_a, ..., w...
将一个数字列表分成两个等和列表的算法
有一个数字列表。 需要将该列表分成两个大小相等的列表，使它们的和之差最小。需要打印这两个列表的和。#Example: >>>que = [2,3,10,5,8,9,7,3,5,2] >>>make_teams(que) 27 27 以下代码算法在某些情况下是...
内存受限的硬币找零问题，适用于小于十亿的数字
我在一次培训中遇到了这个问题。我们有N个不同的值（N<= 100）。我们把这个数组称为A[N]，对于这个数组A，我们确定其中有一个1，而且A[i] ≤ 109。其次，我们给出了数字S，其中S ≤ 109。 现在我们需要使用这些值来解决经典的硬币问题。实际上，我们需要找到最少...
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&...
你需要为动态规划背包问题排序输入吗？
我发现在动态规划解决01背包问题时，每个例子中都存在物品的重量（成本）和收益，但从未明确提到需要对物品列表进行排序。然而，在所有这些例子中，它们都按照重量和收益递增的顺序进行排序（在这些例子中，重量越大，利润越高）。因此，我的问题是：当将物品从物品数组/列表添加到矩阵中时，我是否可以以任何顺序...
如果子问题没有重叠，那么DP如何帮助解决0/1背包问题？
考虑典型背包问题的以下输入。V = [10,8,12] W = [2,3,7] i = 1,2,3 C = 10 我尝试使用带记忆化的递归来解决这个示例，但没有发现重叠子问题。递归过程的签名：knapsack(int c, int i) 最初被称为knapsack(10,1) 解决方...
多重约束背包问题
如果有多个限制条件（例如，体积限制和重量限制，其中每个物品的体积和重量不相关），我们就会遇到多重约束背包问题、多维背包问题或m维背包问题。 如何用最优化的方式编写代码？可以开发蛮力递归解决方案。也许是分支和界限，但基本上在某些情况下是指数级的，直到进行某种记忆化或使用动态规划，否则如果做得不...
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...
背包问题 - 枚举算法
我发现这段代码使用暴力机制来解决背包问题（主要是为了学习，所以不必指出动态规划更有效）。我使代码工作，并理解了其中大部分内容。但是，这里有个问题： 我注意到这两个条件语句，我不知道它们是如何工作以及为什么它们在代码中- 我知道它们非常重要，因为我所做的任何更改都会导致算法产生错误的结果:// ...