タイトル説明
0からN-1のバックパックとアイテムのM nは、項目番号の既知の負荷。Wiのi番目の商品の重量によって、バックパックにi番目の項目は、PI、ウィスコンシン> 0の利益になる場合には、PI> 0,0 <= iがN < いわゆる0/1ナップザック問題は、袋やケースに全体が、そのような最大総収入その好ましい実施形態を求めローディングロードされないが、記事を分割することができないことです。
注意：
1は、（境界機能のプルーンを使用するように）バックトラックによってこの問題を解決してください。
2、すべてのデータが降順パイ/のWiによってテストされています。
エントリー
ライン1は、2つの正の整数を有するN（N <= 50）とM、N項目、M（M <= 100）のバックパックの荷重を発現しました。次いで、項目数nの重量、最終入力リターンオブジェクトのn個の値を入力します。
輸出
最適な積載計画の総収入
次のようにC ++のコードは次のとおりです。
#include<iostream>
using
namespace
std;
int
n;
int
m;
int
x[100];
int
y[100];
int
fp=0;
int
Bound(
int
k,
int
cp,
int
cw,
int
*w,
int
*p)
{
int
b=cp,c=cw;
for
(
int
i=k+1;i<n;i++)
{
c+=w[i];
if
(c<m)
b+=p[i];
else
return
(b+(1-(c-m)/w[i])*p[i]);
}
return
b;
}
void
BK(
int
k,
int
cp,
int
cw,
int
&fp,
int
*x,
int
*y,
int
*w,
int
*p)
{
int
j;
int
bp;
if
(cw+w[k]<=m)
{
y[k]=1;
if
(k<n-1) BK(k+1,cp+p[k],cw+w[k],fp,x,y,w,p);
if
(cp+p[k]>fp&&k==n-1)
{
fp=cp+p[k];
for
(j=0;j<=k;j++)
x[j]=y[j];
}
}
if
(Bound(k,cp,cw,w,p)>=fp)
{
y[k]=0;
if
(k<n-1)
BK(k+1,cp,cw,fp,x,y,w,p);
if
(cp>fp&&k==n-1)
{
fp=cp;
for
(j=0;j<=k;j++)
x[j]=y[j];
}
}
}
int
BK(
int
*x,
int
*w,
int
*p)
{
int
y[100]={0};
int
fp;
BK(0,0,0,fp,x,y,w,p);
return
fp;
}
int
main()
{
int
i;
int
w[100];
int
p[100];
cin>>n>>m;
for
(i=0;i<n;i++)
cin>>w[i];
for
(i=0;i<n;i++)
cin>>p[i];
cout<<BK(x,w,p);
return
0;
}
結果：
