Bài toán ba lô va li code c năm 2024
Hỗ trợ thanh toán qua INTERNET BANKING tất cả các ngân hàng: VietcomBank, BIDV, VietinBank, SacomBank, TechcomBank, Á Châu, TPbank, MBbank, AgriBank, VPbank, SHB, MaritimeBank, DongAbank, VIB, EximBank, HDbank, NCB, Việt Á, OceanBank, PGbank, BacAbank... Show Bạn cần đăng nhập để tải code qua chức năng này! ĐĂNG NHẬP NGAY Hỗ trợ CHUYỂN KHOẢN TRỰC TIẾP qua các số tài khoản ngân hàng: VietcomBank, BIDV, VietinBank, SacomBank, TechcomBank, Á Châu, TPbank, MBbank, AgriBank, VPbank, SHB, MaritimeBank Bạn cần đăng nhập để tải code qua chức năng này! ĐĂNG NHẬP NGAY Tham lam algorithms giống như lập trình động algorithms thường được sử dụng để giải các bài toán tối ưu (tìm lời giải tốt nhất của bài toán theo một tiêu chí cụ thể). Tham lam algorithms thực hiện các lựa chọn cục bộ tối ưu với hy vọng rằng những lựa chọn đó sẽ dẫn đến một giải pháp toàn cầu tối ưu cho vấn đề cần giải quyết. Tham algorithms thường không quá khó để thiết lập, nhanh chóng (thời gian đếnplexity thường là hàm tuyến tính hoặc rất giống hàm bậc hai). Ngoài ra, các chương trình này không khó gỡ lỗi và sử dụng ít bộ nhớ hơn. Nhưng kết quả không phải lúc nào cũng là giải pháp tối ưu. Chiến lược tham lam thường được sử dụng để giải bài toán tối ưu tổ hợp bằng cách xây dựng phương án A. Phương án A được xây dựng bằng cách chọn từng thành phần Ai của A cho đến khi hoàn thành (đủ n thành phần). Với mỗi Ai, bạn chọn Ai một cách tối ưu. Bằng cách này, có thể ở bước cuối cùng bạn không có gì để chọn ngoài việc chấp nhận giá trị còn lại cuối cùng. Có hai thành phần quan trọng của các quyết định tham lam:
Thuật toán tham lam có năm thành phần:
Ý tưởng của kẻ tham lamVới ý tưởng đầu tiên, bạn có người theo dõiwing các bước của Greedy One:
Tuy nhiên, thuật toán tham lam này không phải lúc nào cũng đưa ra giải pháp tối ưu. Ở đây bạn có một phản ví dụ:
Ý tưởng của Greedy TwoVới ý tưởng thứ hai, bạn có thể làm theowing các bước của Greedy Two:
Tuy nhiên, thuật toán tham lam này không phải lúc nào cũng đưa ra giải pháp tối ưu. Ở đây bạn có một phản ví dụ:
Ý tưởng của Greedy ThreeVới ý tưởng thứ ba, bạn có ý sauwing các bước của Greedy Three. Trên thực tế, đây là thuật toán được sử dụng rộng rãi nhất.
Ý tưởng: Ý tưởng tham lam của bài toán đó là tính toán Cách chọn gói:
Các bước của thuật toánBạn thấy đây là vấn đề tìm kiếm max. Danh sách các gói được sắp xếp theo thứ tự đơn giá giảm dần để xem xét phân nhánh.
Mã giả cho thuật toán: Fractional Knapsack (Array W, Array V, int M)
Complextính chất của thuật toán:
Mã Java cho Greedy Three
public class KnapsackPackage { private double weight; private double value; private Double cost; public KnapsackPackage(double weight, double value) { }
public double getWeight() { }
public double getValue() { }
public Double getCost() { }
}
public void knapsackGreProc(int W[], int V[], int M, int n) { KnapsackPackage[] packs = new KnapsackPackage[n]; for (int i = 0; i < n; i ++) { }
Arrays.sort(packs, new Comparator });
int remain = M;
double result = 0d;
int i = 0;
boolean stopProc = false;
while (!stopProc) { }
System.out.println("Max Value:\t" + result);
}Giải thích mã:
Trong hướng dẫn này, bạn có hai ví dụ. Đây là mã java để chạy chương trình trên với hai ví dụ: public void run() { /*
Bạn có đầu ra:
Pack 0 - Weight 10.0 - Value 25.0 Pack 0 - Weight 10.0 - Value 25.0 Pack 0 - Weight 10.0 - Value 25.0 Pack 2 - Weight 4.0 - Value 6.0 Pack 3 - Weight 2.0 - Value 2.0 Max Value: 83.0
Pack 0 - Weight 4.0 - Value 10.0 Pack 0 - Weight 4.0 - Value 10.0 Pack 0 - Weight 4.0 - Value 10.0 Pack 1 - Weight 1.0 - Value 2.0 Pack 1 - Weight 1.0 - Value 2.0 Pack 1 - Weight 1.0 - Value 2.0 Max Value: 36.0 Phân tích ví dụ đầu tiên:
Các bước áp dụng thuật toán cho ví dụ đầu tiên:
Với cách phân tích tương tự ở ví dụ thứ 4, bạn có kết quả: chọn gói 3 (5 lần) và gói 3 (XNUMX lần). Mã Python3 cho Greedy Three
class KnapsackPackage(object):
class FractionalKnapsack(object):
Giải thích mã:
Đây là mã Python3 để chạy chương trình trên với ví dụ đầu tiên: if name == "main":
Bạn có đầu ra:Pack 0 - Weight 10 - Value 25 Pack 0 - Weight 10 - Value 25 Pack 0 - Weight 10 - Value 25 Pack 2 - Weight 4 - Value 6 Pack 3 - Weight 2 - Value 2 Max Value: 83 Mã C# cho Tham lam ba
public class KnapsackPackage { private double weight; private double value; private Double cost; public KnapsackPackage(double weight, double value) { }
public double getWeight() { }
public double getValue() { }
public Double getCost() { }
}0
public class KnapsackPackage { private double weight; private double value; private Double cost; public KnapsackPackage(double weight, double value) { }
public double getWeight() { }
public double getValue() { }
public Double getCost() { }
}1 Giải thích mã:
Đây là mã C# để chạy chương trình trên với ví dụ đầu tiên: public class KnapsackPackage { private double weight; private double value; private Double cost; public KnapsackPackage(double weight, double value) { }
public double getWeight() { }
public double getValue() { }
public Double getCost() { }
}2 Bạn có đầu ra: public class KnapsackPackage { private double weight; private double value; private Double cost; public KnapsackPackage(double weight, double value) { }
public double getWeight() { }
public double getValue() { }
public Double getCost() { }
}3 Phản ví dụ của Greedy ThreeThuật toán của Greedy Three giải quyết nhanh chóng và cũng có thể tối ưu trong một số trường hợp. Tuy nhiên, trong một số trường hợp đặc biệt nó không cho lời giải tối ưu. Ở đây bạn có một phản ví dụ: |