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我不知道在哪里递归调用该函数。如果我将它放在 else 条件中,它在函数返回时不会检查其他元素。如果我将它放在 else 之外,它将在返回时执行一次,并且在返回时不会执行其他元素。我应该如何更改代码,以便它在回溯时检查每个元素? (权重和利润数组是公共(public)数组)
提前致谢。
private static int calculateMaxProfit(int n, int maxprofit,int weight)
{
if(weight+weights[i]>maxweight)
{
i++;
if(i<n)
return calculateMaxProfit(n,maxprofit,weight);
else
return 0;
}
else
{
weight+=weights[i];
maxprofit+=profits[i];
}
}
最佳答案
static int max(int a, int b) { return (a > b) ? a : b; }
static int knapSack(int W, int wt[], int profits[], int n)
{
// Base Case
if (n == 0 || W == 0)
return 0;
if (wt[n - 1] > W)
return knapSack(W, wt, profits, n - 1);
return max(profits[n - 1] + knapSack(W - wt[n - 1], wt, profits, n - 1),
knapSack(W, wt, profits, n - 1));
}
关于java - 使用回溯的背包,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59669520/
我已经用 Scala 中的每一项编写了有界背包问题的答案,并尝试将其转换为 Haskell,结果如下: knapsack :: [ ( Int, Int ) ] -> [ ( Int, Int ) ]
我正在解决这个动态编程问题,并且我一直坚持用 Java 编写迭代解决方案 目标是找到花费 X 美分所需的最少卡路里数。如果我们不能恰好花费 X 美分,那么就没有解决方案。我们给定了 N 个元素,每个元
根据维基百科和我浏览过的其他资源,您需要矩阵m[n][W]; n - 元素数量和 W - 背包的总容量。这个矩阵变得非常大,有时大到无法在 C 程序中处理。我知道动态规划的基础是节省内存时间,但是,有
我发现此代码使用蛮力机制解决背包问题(这主要是为了学习,因此无需指出动态更有效)。我得到了可以工作的代码,并且了解了大部分代码。最多。这是问题: 我注意到这两个条件,我不知道它们如何工作以及为什么在代
我必须实现背包问题的以下变体。背包中的每件元素都有优先级和重量。现在我指定一个权重 X。我必须知道计算权重总和至少为 X 并且具有最低优先级的最小项目集。每个项目只能选择一次。示例: Knap
所以我想知道如何计算背包问题的所有解。也就是说,我有兴趣从一组最大大小为 K 的数字中找出可能的子集数。 例如,我们有一组大小为 {3, 2, 5, 6, 7} 的项目,最大大小为 K = 13。因此
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我遇到的问题如下: 给定一个包含 N 个元素的队列,每个元素都有一个重量,以及一个包含 K 个容器的队列。我们需要按照元素来的顺序将元素分成容器。例如,第一个项目只能进入第一个容器,第二个可以进入第一
问题如下: You have n trip lengths in km which should be divided among m number of days such that the max
我昨晚在开发一个应用程序时遇到了一个特定的问题,我确信它可能有一个有效的算法来解决它。谁能推荐一下? 问题: TL;DR:也许图片会有所帮助:http://www.custom-foam-insert
如何获取下拉列表,其中占位符显示“选择类别”作为默认选择? 以下代码没有渲染占位符 $this->crud->addField([ // Select2 'label'
刚刚带背包的新品。我在官方网站上搜索并用谷歌搜索,但没有找到答案 在 laravel 7 中,使用 Backpack 4.1 我的数据模型是:客户有很多地址 关系在客户模型中配置: public fu
据我所知(如果我错了请纠正我),背包只处理 $fillable 字段。整个 laravel 的事情不就是 $fillable 和 $guarded 之间的分离吗? MWE: 在 User.php 中:
看到this之后讲座我创建了以下背包代码。在讲座中,教授说从最优值(19:00 分钟)确定集合很容易,但我找不到如何去做。我在代码中提供了一个将值相加为 21 的示例,我如何根据该值确定集合(在本例中
为什么贪心法适用于连续背包问题而不适用于 0-1 背包问题? 最佳答案 对于连续背包,在最佳解决方案中,您不能有 q > 0 的每单位成本为 c 的元素,同时留下 q' > 0 成本为 c' > c
我在理解动态规划时遇到了一些困难,尽管我已经通读了很多资源试图理解。 我理解使用斐波那契算法给出的动态规划示例。我明白如果你使用分而治之的方法,你最终会多次解决一些子问题,而动态编程通过解决这些重叠的
假设一个经典的 0-1 背包问题,但您可以上溢/下溢背包并受到一些惩罚。每单位溢出(重量超过最大容量)扣除X利润,每单位下溢(重量低于最大容量)扣除Y利润。 我想按利润与重量的比率对所有元素进行排序,
我正在编写具有多个约束的背包 0-1 的变体。除了重量限制外,我还有数量限制,但在这种情况下,我想解决背包问题,因为我的背包中需要恰好有 n 件元素,重量小于或等于 W。我我目前正在为基于 Roset
给定一个无限正整数数组或一个正整数流,找出总和为 20 的前五个数。 通过阅读问题陈述,它首先似乎是 0-1 Knapsack 问题,但我很困惑 0-1 Knapsack algo 可以在流上使用的整
我想解决一个3维背包问题。 我有许多不同宽度、高度、长度和值(value)的盒子。我有一个指定的空间,我想把盒子放在那个空间里,这样我就能获得最优的利润。我想使用暴力来做到这一点。 我正在用 Java
我是一名优秀的程序员,十分优秀!