日期:2014-05-17  浏览次数:20975 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: