背包问题

标签：其他   单位   决策   方案   不同的   序列   解决方案   动态规划   方法   

1、0 / 1背包问题：

（1）穷举法：

问题描述：有n个重量为：w1 、w2 、w3... ....wn的物品，价值分别为：v1、v2、v3... ...vn,每个物体要么全选中，要么不选中，要求放入背包的物品具有最大的价值。

解决方案：

利用求解幂集的方法，求所有问题的组合，在所有的重量小于背包容量的组合中，求物品价值最大的那个物品组合，即为最佳的。

（2）动态规划：

最优决策序列由最优决策子序列组成。

2、背包问题：

与0 / 1背包问题不同的是，完全背包问题可以装入一部分物品进入背包，也就是说背包一定可以装满。

（1）贪心法：

将物品以单位价值从大到小排序，除最后一个物品只取一部分之外，其他物品要么全拿，要么不拿。

3、完全背包问题：

  每种物品有任意多件。

    动态规划

背包问题

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhai1997/p/12121834.html