数据结构背包问题,数据结构,背包问题
数据结构背包问题,数据结构,背包问题
数据的逻辑结构有哪几种？常用的存储有哪几种？ 2 举一个数据结构的例子，叙述其逻辑结构、存储结构和运算三方面的内容。
计算公式如下：u=V+（C-S）（vi+1/si+1）其中C是背包的总容积，vi+1代表第i+1个物品的价值，si+1代表第i+1个物品的体积。 选择适当的数据结构（如*堆，或者基本的线性数组）实现算法，输出最后结果。
-1背包：对于某件物品，要么被带走（选择了它），要么不被带走（没有选择它），不存在只带走一部分的情况。部分背包问题可以用贪心算法求解，且能够得到*解。
译码过程需要方便的取出编码的前缀，为此可以用二叉树作为前缀码的数据结构：树叶表示给定字符；从树根到树叶的路径当作该字符的前缀码；代码中每一位的0或1分别作为指示某节点到左儿子或右儿子的路标。
每篇文章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。
计算机的算法具有可行性，有穷性、输入\输出、确定性。计算机算法特点 有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。
/ *加载或不装入背包。我不能加载多个 / *不能只是加载的项目。 / * / * 1。
分治法动态规划贪心算法回溯法分支限界法分治法1)基本思想将一个问题分解为多个规模较小的子问题，这些子问题互相独立并与原问题解决方法相同。递归解这些子问题，然后将这各子问题的解合并得到原问题的解。
队列式（FIFO）分支限界法：将活结点表组织成一个队列，并按队列的先进先出原则选取下一个结点作为当前扩展结点。
优先队列式分支限界法：活结点表中的每个结点对应了一个耗费或收益（其实就是如果扩展该结点，会带来多大的效益），以此决定结点的优先级。0/1背包问题、单源最短路径问题、*装载问题。
假定n个商品重量分别为w 0 ， w 1 ， ...， w n-1 ，价值分别为p 0 ， p 1 ， ...， p n-1 ，背包载重量为M。
return 1；} int DelQueue(Queue *Q， int *x){ if (IsEmpty(Q)) //队列为空。
xi = 1表示物品i 装入背包中，xi =0 表示物品i 不装入背包。0 / 1背包问题是一个一般化的货箱装载问题，即每个货箱所获得的价值不同。货箱装载问题转化为背包问题的形式为：船作为背包，货箱作为可装入背包的物品。
-1背包 如果用动态规划 数据结构：定义一个二维数组，行（i）为物品，列（j）为背包的容量。则每一格代表（只对当前第1至 i 件物品进行考虑）的*值。
计算公式如下：u=V+（C-S）（vi+1/si+1）其中C是背包的总容积，vi+1代表第i+1个物品的价值，si+1代表第i+1个物品的体积。 选择适当的数据结构（如*堆，或者基本的线性数组）实现算法，输出最后结果。
章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。
