可重复背包A求最多可放入的重量。

题目

可重复背包

A求最多可放入的重量。

相似考题

1.*部分背包问题可有贪心法求解：计算Pi/Wi数据结构：w[i]:第i个背包的重量；p[i]:第i个背包的价值；1．0-1背包： 每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次)：A.求最多可放入的重量。

2.利用贪心法求解0/1背包问题时，(26)能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1，i，X)设fi(X)是KNAP(1，i，X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1～n)，则依次求解f0(X)，f1(X)，…，fn(X)的过程中使用的递推关系式为(27)。A．优先选取重量最小的物品B．优先选取效益最大的物品C．优先选取单位重量效益最大的物品D．没有任何准则

3.考虑一个背包问题，共有n=5个物品，背包容量为W=10，物品的重量和价值分别为：w={2，2，6，5，4}，v={6,3，5，4，6}，求背包问题的最大装包价值。若此为0-1背包问题，分析该问题具有最优子结构，定义递归式为其中c(i，j)表示i个物品、容量为j的0-1背包问题的最大装包价值，最终要求解c(n,W)。 采用自底向上的动态规划方法求解，得到最大装包价值为(62)，算法的时间复杂度为(63)。 若此为部分背包问题，首先采用归并排序算法，根据物品的单位重量价值从大到小排序，然后依次将物品放入背包直至所有物品放入背包中或者背包再无容量，则得到的最大装包价值为(64)，算法的时间复杂度为(65)。A.11B.14C.15D.16.67

4.利用贪心法求解0/1背包问题时，(55)能够确保获得最优解。用动态规划方法求解 0/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是X的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1,i,X)，设fi(x)是KNAP(1,i,X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为 wj和pj(j=1～n)。则依次求解f0(x)、f1(x)、...、fn(X)的过程中使用的递推关系式为(56)。.A．优先选取重量最小的物品B．优先选取效益最大的物品C．优先选取单位重量效益最大的物品D．没有任何准则

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  • 第1题：

    考虑下述背包问题的实例。有5件物品，背包容量为100,每件物品的价值和重量如下表所示，并已经按照物品的单位重量价值从大到小徘好序，根据物品单位重量价值大优先的策略装入背包中，则采用了（请作答此空）设计策略。考虑0/1背包问题（每件物品或者全部放入或者全部不装入背包）和部分背包问题（物品可以部分装入背包），求解该实例，得到的最大价值分别为（ ）。

    A.分治
    B.贪心
    C.动态规划
    D.回溯

    答案：B
    解析：
    贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。0/1背包考虑该问题时，只能放入1、2、3号物品，故总价值为430,采用部分背包问题可以将物品拆分，故放1、2、3号物品后还可以放入部分4号物品，故总容量为630。

  • 第2题：

    OPT（i，w): 从1-i种物品中选择，放入容量为w的背包时的最大价值。这是（）问题动态规划算法的递推函数。

    A．0/1背包

    B．恰好装满的0/1背包

    C．完全0/1背包

    D．多重0/1背包


    B 解析：本题考查容器的嵌套。将一个容器panel1放到容器frame1中的方法和在容器上添加部件是一样的，使用add()方法即可。

  • 第3题：

    背包问题，背包容量C=20 ，物品价值p =[4, 8，15, 1, 6，3], 物品重量w=[5, 3，2, 10, 4, 8]， 如果是0-1背包问题，求装入背包的最大价值和相应装入物品。 （1)该问题最好使用（）算法求解？ A 动态规划算法 B 贪心算法 C 枚举算法 D 分治算法 （2)装入背包的最大价值是_____, （3)最大价值对应的物品编号为____、____、____、____。（从小到大）


    A;33;1;2;3;5

  • 第4题：

    考虑下述背包问题的实例。有5件物品，背包容量为100,每件物品的价值和重量如下表所示，并已经按照物品的单位重量价值从大到小徘好序，根据物品单位重量价值大优先的策略装入背包中，则采用了（ ）设计策略。考虑0/1背包问题（每件物品或者全部放入或者全部不装入背包）和部分背包问题（物品可以部分装入背包），求解该实例，得到的最大价值分别为（请作答此空）。

    A.605和630
    B.605和605
    C.430和630
    D.630和430

    答案：C
    解析：
    贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。0/1背包考虑该问题时，只能放入1、2、3号物品，故总价值为430,采用部分背包问题可以将物品拆分，故放1、2、3号物品后还可以放入部分4号物品，故总容量为630。

  • 第5题：

    OPT（i，w): 从1-i个物品中选择，放入容量为w的背包时的最大价值。这是（）问题动态规划算法的递推函数。

    A．0/1背包

    B．恰好装满的0/1背包

    C．完全0/1背包

    D．多重0/1背包


    B 解析：本题考查容器的嵌套。将一个容器panel1放到容器frame1中的方法和在容器上添加部件是一样的，使用add()方法即可。

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