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最优装载问题算法分析

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集装箱装载问题装箱问题是一个复杂的离散组合最优问题 。常见问题:0/1背包问题 ， 装载问题，五基础算法-分支定界法和回溯法一样 ， 分支定界法也是在问题的解空间树上搜索问题的解的一种算法，同很多组合问题最优，关键要素:最优子结构 ， 重叠子问题，状态转移方程典型案例:补变 ， 背包问题(4)greedy method greedy算法不整体/1233 。
1、请教做ACM的常用 算法..还是菜鸟初始阶段:1 。基本算法:(1)枚举 。(poj1753，poj2965)(2)贪婪(poj1328，poj2109，poj2586)(3)递归和分治法 。(4) Poj2993，poj2996) II 。Graph 算法:(1)图的深度优先遍历和广度优先遍历 。(2)最短路径算法(迪杰斯特拉，
弗洛伊德，西普 迪杰斯特拉)(POJ 1860，POJ 3259，POJ 1062，POJ 2253，POJ 1125，POJ 2240) (3)最小生成树算法(普里姆，克鲁斯卡尔)(POJ 1789，
2、五大基本 算法——回溯法回溯法是一种最优搜索方法(启发式方法) 。基本思想:将问题P的状态空间E表示为高度为n的全序树T，将问题简化为搜索树T..搜索过程采用深度优先搜索 。在搜索一个节点时 ， 判断该节点是否包含原问题的解，如果包含，则继续向下搜索 ， 如果不包含，则回到祖先 。一般来说，就是用一个树形结构来表示解空间，然后先从树根开始对树进行深度遍历，回到不满意的叶子节点继续遍历 。
2.根据解空间，确定解空间的结构，得到搜索树 。3.首先从根节点开始深入搜索解空间(使用剪枝来避免无效搜索) 。4.递归搜索 ， 直到找到所需的解决方案 。1.子集树当问题是从n个元素的集合S中找出满足某个性质的子集时，使用子集树 。子集树必须是二叉树 。常见问题:0/1背包问题，装载问题 。遍历子集树的时间复杂度:O (2 n) 2 。问题是:当确定n个元素满足某种排列时 ， 用排列数 。
3、逐层剥离法,判断 算法,观察 算法的区别 (1)递归直接或间接调用自己的算法被调用的递归算法 。由函数本身定义的函数称为递归函数 。每个递归函数必须有一个由非递归定义的初始值 。关键要素:边界条件和递归方程 。典型案例:斐波那契与河内(二)divideandconquermethod将一个规模为N的问题分解成k个更小的子问题，这些子问题相互独立，与原问题相同 。
典型案例:二分法、归并排序、快速排序、汉诺塔(三)的dynamicprogramingmethod类似于分治法，都是把要解决的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，再从这些子问题的解中得到原问题的解 。动态规划的子问题往往是重叠的 ， 即不是相互独立的，所以可以用一个表来记录所有子问题的解，避免后期大量的重复计算 。关键要素:最优子结构、重叠子问题、状态转移方程典型案例:收集零钱、背包问题(4)Greedy method Greedy算法不考虑整体解，而是使当前部分解 。
4、五大基本 算法——分支限界法分支限界法和回溯法一样，也是在问题的解空间树上搜索问题解的一种算法 。两者非常相似 ， 容易混淆，但有以下显著区别来区分:1 。不同回溯方法的目标是在解空间树中找到所有满足条件的解 。分支定界规则是尽快找到满足约束条件的解，或者在满足约束条件的解中找到某种意义上的a 最优解 。2.不同的搜索方法:回溯法>深度优先遍历节点搜索解空间树 。
3.由于增加了活节点表，存储空间比回溯法大得多 。因此，在记忆容量有限的情况下，回溯法的成功率更高 。4.分支定界法中扩展节点的方式不同 ， 每个活节点只有一次机会成为扩展节点，一旦成为扩展节点 ， 其所有子节点一次性生成 。区别总结:回溯法在空间上效率更高 ， 分支定界法往往更快，因为它只需要一个解 。
5、关于 装载问题的C【最优装载问题算法分析】 put MaxLoading(*w ， * bestx)；修改为:MaxLoading(w，bestx)；另外，你可能在这个程序中输入了太多的错误 。我修改后可以编译 ， 可能还有其他逻辑错误:# include # include # include # include # include template class loading { friendtypemaxloading(类型打包问题是复杂的离散组合最优变换问题) ， 所谓组合优化，是指在离散且有限的数学结构上，寻找满足给定条件，使其目标函数值达到最大或最小的解 。一般来说，组合优化问题通常存在大量的局部极值点，这些极值点往往是不可微的、不连续的、多维的、有约束的、高度非线性的NP-完全问题，装箱问题也不例外，和很多组合最优问题一样属于NP-HARD问题，比如旅行商问题，图划分问题 。

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