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数据结构（C#）-利用动态规划解决0-1背包有关问题

日期：2014-05-17　浏览次数：20927 次

数据结构（C#）--利用动态规划解决0-1背包问题
// 实验小结吴新强于2013年3月19日23:21:38 桂电2507实验室
// 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]];
// }

}
}

}

实验截图：