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背包问题(动态规划递归算法）的vc程序
- 用动态规划算法中的递归法求解背包问题的vc++6程序，已通过测试
背包程序
- 用matlab写的背包程序代码
01背包
- 01背包问题算法
0-1背包问题
- 动态规划法解决0-1背包问题
01背包问题
- 01背包问题-动态规划 直接可用
背包9讲
- 详细介绍背包各种问题。
背包问题
- 经典背包问题
背包问题的遗传算法解法
- 背包问题算法解决-Knapsack Problem Solving
背包的动态规划算法
- 背包的动态规划算法.rar-backpack dynamic programming algorithm. Rar
0_1背包问题
- 经典的0-1背包问题.-classical 0-1 knapsack problem.
使用模拟退火算法（SAA）解决0－1背包问题
- 使用模拟退火算法（SAA）解决0－1背包问题-using simulated annealing (SAA) 0-1 knapsack problem solving
0-1背包
- 0-1背包问题算法在java语言的实现程序-0-1 knapsack problem algorithm java language in the realization process
0-1背包的回溯算法
- 回溯法解决0-1背包问题-Backtracking 0-1 knapsack problem solving
0-1背包的动态规划算法
- 动态规划0-1背包问题-Dynamic Programming 0-1 knapsack problem
0-1背包问题
- 该程序用贪心算法来求解0-1背包问题 采用贪婪准则：每次选择p/w最大的物品放入背包。-procedures with the greedy algorithm to solve 0-1 knapsack problem using greed criteria : Each choice p/w largest goods Add backpack.
实验报告-背包
- 关于背包问题的基本思想运行结果测试平台源码-knapsack problem on the basic idea of running results Source Testing Platform
背包问题2 递归
- 一个0-1背包问题的C++实现，背包的容量为t，各物品的重量分别为w1，w2。。。wn，找一个能装下最大重量的物品组合，用递归形式的贪心法实现-a 0-1 knapsack problem of C achieved, the capacity for backpack t, the weight of the items were w1, w2. . . Wn, one can find the largest installed u
背包问题的动态规划法算法(c++)
- 数据结构 算法设计与分析背包问题的动态规划法算法-data structure design and analysis of algorithms knapsack problem of dynamic programming algorithm
上大_net-0-1背包问题(回朔法)
- 0 / 1背包问题是一个N P-复杂问题，为了解决该问题，，将用回溯算法解决该问题。既然想选择一个对象的子集，将它们装入背包，以便获得的收益最大，则解空间应组织成子集树的形状（如图1 6 - 2所示）。该回溯算法与4 . 2节的装载问题很类似。首先形成一个递归算法，去找到可获得的最大收益。然后，对该算法加以改进，形成代码。改进后的代码可找到获得最大收益时包含在背包中的对象的集合。-0/1 knapsack problem is a P-
背包算法
- 高级算法中的背包问题求解，算法简便高效，主要解决动态规划0-1背包问题-senior algorithm to solve the knapsack problem, the algorithm is simple and efficient, dynamic programming solution 0-1 knapsack problem