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完全背包问题呢,见名知意,就是所谓的物品无限多,选也选不完的那种,是多重背包的promax版本。完全背包问题是背包问题的一种变体,与0/1背包问题有所不同。在完全背包问题中,每种物品的数量是无限的,可以选择任意数量的某一种物品放入背包中。
完成一个简易的家谱管理系统,主要包含了管理和查询两大功能。首先允许用户进行家谱的创建并能简易的输出整个家谱。其次,还要具有查询某结点祖先和孩子的功能,同时为保证用户可以随时修改家谱,添加了完善孩子、完善兄弟和删除结点的功能。其中删除结点规则定义为:若有孩子,则孩子一并删去;若有兄弟,则保留兄弟。最后考虑到现实中用户中输入错误的情况,还要包括健壮性的检查。
最大子矩阵问题是指在一个矩阵中找到一个子矩阵,使得该子矩阵的元素之和最大。解决该问题的常用方法是使用动态规划。先计算出每一行的前缀和,然后对于每一列的起始和终止位置,计算出该区域内每一行的和,得到一个一维数组。再对该一维数组使用动态规划求解最大子数组和的问题,得到最大子矩阵的元素之和。
背包问题是一类经典的组合优化问题,通常涉及在限定容量的背包中选择物品,以最大化某种价值或利益。问题的一般描述是:有一个背包,其容量为C;有一组物品,每个物品有重量w和价值v。目标是选择一些物品放入背包,使得它们的总重量不超过背包容量,同时总价值最大。二维费用背包问题则是背包问题的变体,在背包问题中它只限定物品的重量,二维费用背包会再限定一个维度(体积),在既满足背包容量和既满足背包体积的情况下,使
分组背包问题(Grouped Knapsack Problem)是组合优化中的一个问题,它是经典的背包问题的变种。在分组背包问题中,有多个物品组,每组中的物品不可分割,并且每组中的物品数量至少有一个。目标是在不超过背包容量的前提下,选择物品的组合,使得总价值最大。
K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种简单但非常实用的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。KNN 基于相似性度量(如欧几里得距离)来进行预测,核心思想是给定一个样本,找到与其最接近的 K 个邻居,根据这些邻居的类别或特征对该样本进行分类或预测。
f[i][j]的上一个状态就是从i+1转移过来的,因为我们定义从第i个物品到最后一个物品,第i+1个物品到最后一个之间的数量是不是比第i个物品到最后一个物品少。f[i+1][j]是不选第i个物品,f[i+1][j-v[i]]+w[i]是选第i个物品。因为我要在所有f[i][j]当中选择一个最大值,所以前面我管不管的先初始化为不选,往后如果背包容量大于体积,那我再看看是选了这个物品总价值是否增大,如
背包问题涉及到了三种基础的背包:01背包、多重背包、完全背包,我们要根据在这几个背包的基础上去计算在获得最大价值的情况下,有几种方案,并输出方案数。
树形背包也叫有依赖的背包,是一种背包问题的变体,与传统的背包问题不同的是,物品之间存在一定的层次结构,形成了一棵树。每个节点代表一个物品,节点之间通过边连接,表示层次关系。问题的目标是在遍历这棵树的过程中,选择一些物品放入背包,使得背包中物品的总价值最大。在树形背包问题中,一个节点可以选择放入背包,也可以选择不放入背包。如果选择放入,就需要考虑该节点的子节点;如果选择不放入,可以考虑其他兄弟节点。