C#使用动态规划解决0-1背包问题 C#使用动态规划解决0-1背包问题实例分析
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本文实例讲述了C#使用动态规划解决0-1背包问题的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
// 利用动态规划解决0-1背包问题 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Knapsack_problem // 背包问题关键在于计算不超过背包的总容量的最大价值 { class Program { static void Main() { int i; int capacity = 16; int[] size = new int[] { 3, 4, 7, 8, 9 }; // 5件物品每件大小分别为3, 4, 7, 8, 9 //且是不可分割的 0-1 背包问题 int[] values = new int[] { 4, 5, 10, 11, 13 }; // 5件物品每件的价值分别为4, 5, 10, 11, 13 int[] totval = new int[capacity + 1]; // 数组totval用来存贮最大的总价值 int[] best = new int[capacity + 1]; // best 存贮的是当前价值最高的物品 int n = values.Length; for (int j = 0; j <= n - 1; j++) for (i = 0; i <= capacity; i++) if (i >= size[j]) if (totval[i] < (totval[i - size[j]] + values[j])) // 如果当前的容量减去J的容量再加上J的价值比原来的价值大, //就将这个值传给当前的值 { totval[i] = totval[i - size[j]] + values[j]; best[i] = j; // 并把j传给best } Console.WriteLine("背包的最大价值: " + totval[capacity]); // Console.WriteLine("构成背包的最大价值的物品是: " ); // int totcap = 0; // while (totcap <= capacity) // { // Console.WriteLine("物品的大小是:" + size[best[capacity - totcap]]); // for (i = 0; i <= n-1; i++) // totcap += size[best[i]]; // } } } }
希望本文所述对大家的C#程序设计有所帮助。
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