用动态规划法解 0/1背包问题 要求用c语言编写程序原代码。 1.动态规划#includeincludeinclude<；time.h>；#define N 100/货物的种类define M 10/货物的质量（千克）typedef struct good{int no；第几个物品int w；质量int p；可获利int flag；float pw；获得的最高利润}Good；void initGoodSet(Good a[]，int n，int m)；int planning(Good a[]，int m，int n)；动态规划void initGoodSet(Good a[]，int n，int m){int i；srand(time(NULL))；for(i=0；i；i+){a[i].no=i+1；a[i].w=rand()%m+1；a[i].p=rand()%n+1；a[i].pw=(float)a[i].p/a[i].w；}}int planning(Good a[]，int m，int n)/动态规划{int c[N+1][M+1]；int i，j；for(i=0；i；i+)for(j=0；j；j+)c[i][j]=0；for(i=1；i；i+)for(j=1；j；j+)if(a[i-1].w)if(a[i-1].p+c[i-1][j-a[i-1].w]>；c[i-1][j])c[i][j]=a[i-1].p+c[i-1][j-a[i-1].w]；elsec[i][j]=c[i-1][j]；elsec[i][j]=c[i-1][j]；for(i=N，j=M；i>；=1；i-)/倒推求最优解if(c[i][j]>；c[i-1][j]){a[i-1].flag=1；j=j-a[i-1].w；}return(c[n][m])；}void main(){double Start，End；Good a[N]；Start=clock()；initGoodSet(a，N，M)；printf(\"共获利%d\\n\"，planning(a，M，N))；End=clock()；printf(\"所需时间为：%lf\\n\"，(End-Start)/1000)；}
用动态规划算法和贪婪算法求解01背包问题的区别 首先这两个算法是用来分别解决不同类型的背包问题的，不存在哪个更优的问题。当一件背包物品可以分割的时候，使用贪心算法，按物品的单位体积的价值排序，从大到小取即可。。
求背包问题贪心算法实例结果 找零钱问题：以人民币1元，2元，5元，10元，20元，50元，100元为例，要求所找的张数最少 背包问题：假设物体重量W1，W2．Wn其对应的价值为P1，P2．Pn，物体可分割，求装入。
用动态规划法解 0/1背包问题要求用c语言编写程序原代码。 #includeint main(){int n，c，cost[50]，w[50]；scanf(\"%d%d\"，&n，&c)；for(int i=0；i；i+){scanf(\"%d\"，&cost[i]，&w[i])；}int dp[100]；for(int j=0；j；j+)for(int i=c；i>；=0；i-){if(dp[i][i-cost[j]]+w[j]){dp[i]=dp[i-cost[j]]+w[j]；}}printf(\"%d\\n\"，dp[c])；return 0；}
用动态规划法解 0/；1背包问题 要求用c语言编写程序原代码。 1.动态规划#include#include#include#define N 100/货物的种类#define M 10/货物的质量(千克)typedef struct good{int no；第几个物品int w；。
背包问题c++/说明算法也行 贪心算法将物品按pi/wi(0)从大到小排序当扫描到物品j时，假设背包容量剩余Mj，那么：如果Mj=0返回收益如果Mj重量的物品中，只装入Mj，收益增加pj*Mj/wj如果Mj>；wj：第j个物品全部装入，收益增加pj使用快排，算法复杂度O(nlogn)
动态规划背包问题与贪心算法哪个更优 首先这两个算法是用来分别解决不同类型的背包问题的，不存在哪个更优的问题。当一件背包物品可以分割的时候，使用贪心算法，按物品的单位体积的价值排序，从大到小取即可。当一件背包物品不可分割的时候，（因为不可分割，所以就算按物品的单位体积的价值大的先取也不一定是最优解）此时使用贪心是不对的，应使用动态规划。
