文章目录一、算法要求1. 思路2. 示例二、完整代码1. 主文件2. 效果展示三、补充 一、算法要求有一批共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的重量为wi，且要求确定是否有一个合理的装载方案可将集装箱装上这2艘轮船。如果有，找出一种装载方案。1. 思路解装载问题的回溯法中，算法MaxLoading返回不超过c的最大子集和，但并未给出达到这个最大子集和的相应子集。稍后加
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2024-10-12 14:25:03
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回溯法其实也是一种搜索算法，它可以方便的搜索解空间。 回溯法解题通常可以从以下三步入手： 1、针对问题，定义解空间 2、确定易于搜索的解空间结构 3、以深度优先的方式搜索解空间，并在搜索的过程中进行剪枝 回溯法通常在解空间树上进行搜索，而解空间树通常有子集树和排列树。 针对这两个问题，算法的框架基本如下： 用回溯法搜索子集合树的一般框架：void backtrack(int t){
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# 回溯法装载问题 —— Python 实现
回溯法是一种算法设计技术，主要用于解决组合问题、排列问题和选择问题等。这种方法通过逐步构建所有可能的解决方案，并在发现某个解决方案不符合要求时，返回上一步（回溯），以便尝试其他可能的解决方案。今天，我们将探讨一个经典的回溯法应用：装载问题。
## 装载问题简介
装载问题的基本形式是，给定一个物品集合和一个容器的容量，要求选择尽可能多的物品放入容器
一、回朔法首先来介绍一下回朔法：（1）基本思想：把问题的解空间转化成了图或者树的结构表示，然后使用深度优先搜索策略进行遍历，遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解。（2）主要步骤：a、求解出所有解所在的解空间；b、构造相应的树等数据结构来表示解空间；c、使用深度优先搜索在树中搜索所有最优解（同时结合剪枝函数提高搜索效率）；（3）应用：当问题是求解满足某某约束条件的最优解或者是所有解的时候，可以
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2023-11-23 13:00:31
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本次的课程主要介绍了python语法入门之与用户交互、运算符原理解析,细节实介绍用户的交互与基本运算符，对大家的学习或者工作有更好的理解,下面我们来一探究竟~~~一 程序与用户交互1.1、什么是与用户交互用户交互就是人往计算机中input/输入数据，计算机print/输出结果1.2、为什么要与用户交互？为了让计算机能够像人一样与用户沟通交流比如，过去我们去银行取钱，用户需要把帐号密码告诉
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2023-12-20 23:19:12
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一.问题描述n个集装箱装到2艘载重量分别为c1,c2的货轮,其中集装箱i的重量为wi且Σwi <= c1 + c2 , 1<=i<=n
问题要求找到一个合理的装载方案可将这n个货箱装上这2艘轮船。例如 当n=3, c1=c2=50, w=[10, 40, 40], 可将货箱1和2装到第一艘船上;货箱3装到第二艘船上; 若w=[20, 40, 40], 则无法将全部货箱装船.二.
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2024-01-08 15:51:03
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问题描述：有一批共n个集装箱要装上两艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，且，装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这些集装箱装上这两艘轮船。如果有，找出一种装载方案。例如：当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]时，则可以将集装箱1和2装到第一艘轮船上，而将集装箱3装到第二艘轮船上；如果w=[20,40,40]，则无法将这3个集装箱都装上轮船。基本思路：&
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2024-01-12 14:30:57
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# Python回溯法实验：装载问题
装载问题（Knapsack Problem）是一类经典的优化问题，尤其在计算机科学、运筹学和经济学中应用广泛。其核心思想是根据给定的物品重量和价值，选出一些物品装入背包，使得背包的总价值最大同时不超过承重限制。在本篇文章中，我们将探讨如何利用回溯法解决装载问题，并提供相应的Python代码示例。
## 1. 问题描述
假设有一组物品，每个物品都有自己的重
有两艘货船，载重分别为w1、w2，物品总重量不超过载重总量w1+w2，问物品是否都可以装下。如，w1=w2=10，物品g1=g2=9，g3=2，则无法装下；w1=w2=5，w3=10，则可以装下。 这是个典型的
原创
2018-12-01 23:15:43
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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>class Loading{ friend Type MaxLoading(Type [],Type,int); private: void Backtrack(int i); int n; Type * w,c,cw,bestw;};template <class Type>void Loadin...
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2012-10-22 16:45:00
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1、131. 分割回文串
给你一个字符串 s，请你将 s 分割成一些子串，使每个子串都是 回文串 。返回 s 所有可能的分割方案。回文串 是正着读和反着读都一样的字符串#错误写法
def partition(s):
def huiwen(temp):
"""判断是否是回文串"""
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2024-01-14 13:21:12
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# 回溯法实验装载问题的Python实现
## 引言
在算法设计与分析中，回溯法是一种重要的解决问题的方法，尤其是在组合、排列及优化问题中展现出其强大的能力。本文将通过一个具体的实验装载问题，来探讨回溯法的应用，并给出相应的Python代码示例。
## 实验装载问题简介
实验装载问题可以理解为：有一辆车，最大承载重量为`W`，有`n`个物品，每个物品有自己的重量。我们的目标是选择这些物品，
# Python 回溯法解决简单装载问题
在计算机科学中，回溯法是一种解决问题的算法技术，尤其适用于组合问题和路径寻找问题。今天，我们将通过一个简单的装载问题来介绍回溯法的基础概念及其在 Python 中的实现，帮助大家理解这一重要的编程思想。
## 什么是简单装载问题？
简单装载问题可以被视为将一定数量的物品装入固定容量的容器中，目的在于尽量利用容器的空间，最大化整体价值或数量。设想一下，
（1）问题描述：有一批共 n 个集装箱要装上 2 艘载重量分别为 capacity1 和 capacity2 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi，且装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这些集装箱装上这 2 艘轮船。如果有，找出一种装载方案。 例如：当 n = 3, capacity1 = capacity2= 50,
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2023-12-28 20:36:48
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问题描述用回溯法编写一个递归程序解决如下装载问题：
有 n 个集装箱要装上 2 艘载重分别为 c1 和 c2的轮船，其中集装箱 i 的
重量为 wi（1≤ i ≤ n），且∑ ?? ≤ ?1 + ?2 。
问是否有一个合理的装载方案可以将这 n 个集装箱装上这 2 艘轮船？如果有，请给出装载方案。示例当 n=3，c1=c2=50，且 w=[10,40,40]时，可以将集装箱 1 和 2 装到第一艘
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2023-06-13 21:39:57
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问题描述：有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 w[i], 且重量之和小于(c1 + c2)。装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船。如果有，找出一种装载方案。例如，当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]时，可将集装箱1和集装箱2装上一艘轮船，而将集装箱3装在第二艘轮船；如果w=[20
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2023-08-05 11:26:32
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问题描述： 一共有n个货物要装上两艘重量分别为c1和c2的轮船上，其中货物i的重量为Wi，且： 要求确定是否有一个合理的装载方案可将货物装上这两艘轮船。 采取策略： (1)首先将第一艘轮船尽可能装满； (2)将剩余的集装箱装上第二艘轮船。将第一艘轮船尽可能装满等价于选取全体集装箱的一个子集， 使该子
原创
2022-05-27 22:44:33
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问题描述： 有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 w[i], 且重量之和小于(c1 + c2)。装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船。如果有，找出一种装载方案。 例如，当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]时，可将集装箱1和集装箱2装上一艘轮船，而将集装箱3装在第二艘轮船；如果w
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2023-07-18 15:27:30
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题目描述：有n个集装箱，需要装上两艘载重分别为c1和c2的轮船. wi为第i个集装箱的重量，且w1+w2+...+wn ≤ c1+c2。问：是否存在一种合理的装载方案把这n个集装箱装上船？如果有，请给出一种方案。输入： 请输入集装箱个数： 7 请输入各个集装箱的重量： 90 80 40 30 20 12 10 请输入第一艘轮船的最大承载重量： 152 请输入第二艘轮船的最大承载重量： 1
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2024-01-12 08:51:59
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回溯法解决装载问题（java实现）问题描述：有n个集装箱要装上两艘载重量分别为C1和C2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，且：∑ wi ≤ C1+C2。 求是否有一个合理的装载方案能将这 n 个集装箱装上这两艘轮船。分析：假设wt 为装上第一艘轮船的集装箱的重量之和。此时，如果有 ，则问题有解；否则问题无解。所以，该问题是在 wt ≤ C1的前提下，寻找 wt 最大值，使得C1 -wt 尽量小，等
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2023-09-22 17:10:16
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