1.问题描述

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有一个容量为V的背包，还有n个物体。现在忽略物体实际几何形状，我们认为只要背包的剩余容量大于等于物体体积，那就可以装进背包里。每个物体都有两个属性，即体积w和价值v。使物品装入背包的价值大。

2.解决思路与分析

I．枚举法，首先想到最简单的枚举法，通过列举所有结果，从中筛选出满足题意的结果。

II．回溯法，在枚举法的基础上进行约束剪枝和限界剪枝。

III．动态规划，运用动态规划思想，动态规划与分治法类似，都是把大问题拆分成小问题，通过寻找大问题与小问题的递推关系，使用递归和递推算法解决一个个小问题，最终达到解决原问题的效果。

如果装不下当前物品，那么前n个物品的最佳组合和前n-1个物品的最佳组合是一样的。

如果装得下当前物品。
假设1 :装当前物品，在给当前物品预留了相应空间的情况下，前n-1个物品的最佳组合加上当前物品的价值就是总价值。
假设2:不装当前物品，那么前n个物品的最佳组合和前n-1个物品的最佳组合是一样
选取假设1和假设2中较大的价值，为当前最佳组合的价值。

枚举法代码：

#include#include#includeconst int N=10;//全局变量，物品数量
const int bag=N;//全局变量，背包承重量
int max_value=0;//全局变量，记录能获得的大价值
int backpack(int a[],int v[],int w[],int n,int t)
{
	int max_v=0,max_w=0;//背包累积的大价值和大重量 
	if(t>n-1)//递归结束的条件 
	{
		printf("找到一个方案");
		for(int i=0;ibag)//根据max_w判断该方案是否超重
			printf("\n该方案总价%d,总重%d，超重！不可行！！！\n",max_v,max_w);
		else{//如果不超重
			if(max_v>max_value)//比较该方案所获得的价值是不是比全局最优解更优
				max_value=max_v;//更新最优解
			printf("\n该方案总价%d,总重%d，可行\n",max_v,max_w);
		}
    }else{
        for(int i=1;i>=0;i--)//只取值1或0 
        {
            a[t]=i;//记录当前物品选1或不选0
			backpack(a,v,w,n,t+1);//递归到下一层
        }
    }
	return max_value;//返回大价值
}
int main()
{
	int a[N],v[N],w[N],i,start,end;
	printf("背包大承重%d公斤\n",bag);
	for(i=0;i

回溯法代码：

#include#include#includeconst int N=10;//全局变量，物品数量
const int bag=N;//全局变量，背包承重量
int max_value=0;//全局变量，记录能获得的大价值
int count=0;//全局变量，用于记录到达叶节点的次数
int a[N],v[N],w[N],r[N+1];//全局变量，分别保存0-1方案，物品价值，物品重量，剩余总价值
int backpack(int t,int now_v,int now_w)
{//t表示递归层数，now_v表示当前层所累积的价值，now_w表示当前层所累积的重量
	int i;
	if(t>N-1)//当递归到达叶子节点时
	{
		printf("找到一个方案");
		for(i=0;ibag)//判断方案是否超重
		{
			printf("\n该方案总价%d,总重%d，超重！不可行！！！\n",now_v,now_w);
		}
		else//如果不超重
		{
			if(now_v>max_value)//判断该方案所获得的价值是不是更优
			{
				max_value=now_v;//更新最优解
			}
			printf("\n该方案总价%d,总重%d，可行\n",now_v,now_w);
		}
		count++;
    }
    else
    {
        for(i=0;i<=1;i++)
        {
            a[t]=i;//记录当前物品选或不选
			now_v=now_v+v[t]*i;//根据0-1值累加价值
			now_w=now_w+w[t]*i;//根据0-1值累加重量
			if(now_w<=bag&&now_v+r[t+1]>max_value) // (限件减枝 约束减枝)
				backpack(t+1,now_v,now_w);//递归到下一层
        }
    }
	return max_value;//返回大价值
}
int main()
{
	int i,start,end;
	printf("背包大承重%d公斤\n",bag);
	for(i=0;i=0;i--)//计算所有情况下剩余物品的总价值(约束减枝)
	{
		r[i]=r[i+1]+v[i];
	}
	
	start=clock();
	printf("能获得的大价值为：%d\n",backpack(0,0,0));
	end=clock();
	printf("检查方案%d个,",count);
	printf("耗时:%dms\n",end-start);
	return 0;
}

动态规划代码：

#include#include#includeconst int N=1000;//全局变量，物品数量
const int bag=N;//全局变量，背包承重量
int max_value=0;//全局变量，记录能获得的大价值
int a[N],v[N],w[N],r[N+1];//全局变量，分别保存0-1方案，物品价值，物品重量，剩余总价值
int dp[N][bag+1]={0},fa[N]={0};
int max(int a,int b);
void Find(int N,int bag);
int backpack()
{
	for(int i=1;ij)
				dp[i][j]=dp[i-1][j];
			else
				dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);
		}
		
	}
	return dp[N-1][bag];//返回大价值
}
void Find(int i,int j)
{
	if(i==0)
	{
		for(int i=0;ib) return a;
else return b;
}

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链接URL：http://kswjz.com/article/dojhpg.html