贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的的时在某种意义上的局部最优解。　　贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。　　

有n1,n2,n3....个物品，每个物品的重量为w1,w2,w3.....，每个物品的价值为v1,v2,v3....,现在有一个承重量为C的背包，求出要怎样放物品才能使的装入背包的物品价值总和最大。由于每个物品只有一个，并且只能选择放或不放，因此用0表示

P01: 01背包问题题目 给定 N 种物品和一个容量为 V 的背包，物品 i 的体积是 wi，其价值为 ci 。面对每个物品，我们只有选择放入或者不放入两种选择，每种物品只能放入一次。所以我们有两个最优的子结构：1.容量为V的背包放入i-1件物品的最优选

0-1 背包问题：给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包，物品 i 的重量是 wi，其价值为 vi 。分析一波，面对每个物品，我们只有选择拿取或者不拿两种选择，不能选择装入某物品的一部分，也不能装入同一物品多次。

本文实例分析了PHP动态规划解决0-1背包问题。分享给大家供大家参考。要使得这个背包重量最大,同时又需要背包的价值最大。>希望本文所述对大家的php程序设计有所帮助。

问题描述： 0-1背包问题，部分背包问题实验要求： 实现0-1背包的动态规划算法求解 实现部分背包的贪心算法求解。int[][] f = new int[num_goods+1][capacity+1]; //f[i

即求拿不到offer的最小概率。注意：0 0 表示输入语句结束。动态规划中本阶段的状态往往是上一阶段状态和上一阶段决策的结果。假设不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”。Speakless非常早就想出国，如今他已经考完了全部

背包问题是一类经典的动态规划问题，本节只介绍两类最简单的背包问题：01背包问题和完全背包问题。如下图所示，该问题被分为 5个阶段，其中状态 F属于阶段 3，它由状态 2的状态 C和状态 D推得。

很多组合优化问题都可以归结背包问题，因为很多问题本质是因设备能力有限所造成的的瓶颈带来求解困难。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。则其状态转移方程便是：。过程ZeroOnePack，表