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算法设计与分析：回溯算法
最小重量机器设计问题 问题描述 设某一机器由n个部件组成，每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。设wij是从供应商j处够来的部件i的重量，cij是相应的价格。 试设计一个算法，给出总价格不超过c的最小重量机器设计。 算法设计：对于给定的机器部件重量和机器部件价格，计算总价值不超过算法第五章上机实验报告
1. 请用回溯法的方法分析“最小重量机器设计问题 在循环选择i号机器时，判断从j号供应商购买机器后的价格是否大于总价格，如果不大于则选择，继续选择下一供应商进行判断,否则不选。在得到一个合适的供应商后，继续选择下一机器的供应商，从第一个选到最后一个供应商。当所有机器选择结束后7-3 最短路径 (20 分)（分支限界+思路+详解）
一：题目 给定一个有N个顶点和E条边的无向图，顶点从0到N−1编号。请判断给定的两个顶点之间是否有路径存在。如果存在，给出最短路径长度。 这里定义顶点到自身的最短路径长度为0。 进行搜索时，假设我们总是从编号最小的顶点出发，按编号递增的顺序访问邻接点。 输入格式: 输入第1行装载问题（回溯法）
#include<iostream>using namespace std; class Loading { friend int MaxLoading(int* w, int c, int n, int* bestx);private: void Backtrack(int i); int n;//集装箱数 int* x;//当前解 int* bestx;//当前最优解 int* w,//集装箱重量数组 c,//第一艘轮船的载重量 cw,/回溯算法之轮船货箱装载问题（最优装载）
1. 问题描述： 给定 n 个货箱，货箱 i 重为 wi ，船可以装载的货箱总重量为W。货箱装载问题是在不使船翻的前提下装载尽可能多的货箱。 2. 解空间： 假设解可以由向量 (x1, x2, ... , xn) 表示， xi 属于 {0, 1} , xi = 1 表示货箱 i 被装上船， xi = 0 表示货箱 i 不装上船。 3. 约装载问题-回溯法
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 问题描述： 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量是wi，且不能超。 算法思想： 最优装载方案： 将第一艘轮船尽可能的装满； 然后将剩余的装载第二艘船上 算法描述： template <class Type> c18图的搜索算法之分支限界法
分支限界法 基本思想 分支搜索法也是一种在问题解空间上进行尝试搜索算法。所谓“分支”是采用广度优先的策略，依次生成E-结点所有分支，也就是所有的儿子结点。和回溯法一样，在生成的节点中，抛弃那些不满足约束条件（或者说不可能导出最优可行解）的结点，其余节点加入活节点表。