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  3. 阅读下列函数说明和C代码，填入(n)处字句，并回答相应问题。 [说明] 背包问题就是有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，而且选中物品的价值之和为最大。 背包问题是

阅读下列函数说明和C代码，填入(n)处字句，并回答相应问题。 [说明] 背包问题就是有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，而且选中物品的价值之和为最大。 背包问题是

admin2009-02-15  40
问题 阅读下列函数说明和C代码，填入(n)处字句，并回答相应问题。
  [说明]
   背包问题就是有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，而且选中物品的价值之和为最大。
   背包问题是一个典型的NP完全难题。对该问题求解方法的研究无论是在理论上，还是在实践中都具有一定的意义。如管理中的资源分配、投资决策、装载问题等均可建模为背包问题。
   常用的背包问题求解方法很多，但本题中采用了一种新的算法来求解背包问题。该算法思想为：首先要对物品进行价重比排序，然后按价重比从大到小依次装进包裹。这种方法并不能找到最佳的方案，因为有某些特殊情况存在，但只要把包中重量最大的物品取出，继续装入，直到达到limitweight，这时的物品就是limit weight的最大价值。这种算法不需要逐个进行试探，所以在数据非常大时，执行效率主要由排序的时间复杂度决定。该算法的流程图为图11-4。
   仔细阅读程序说明和C程序流程图及源码，回答问题1和问题2。
   [流程图11-4]

[程序说明]
   struct Thing：物品结构
       typedef struct Bag：背包结构类型
       input ( )：将物品按序号依次存入数组函数
       inbag ( )：物品按物价比入包函数
       init ( )：初始化函数
       sort ( )：对物品按价格重量比排序函数
       outbag ( )：取出包中weiht最大的物品函数
       print ( )：最佳方案输出函数
   [C程序]
   #define N 255
   struct Thing {
           double weight;
           double value;
           double dens;
        }thing[N];
   typedef stmct Bag {
           Thing thing [N];
           double weighttmp;
           double sumvalue;
       }bag,best;
   inbag ( )
   {
  do{
       bag.thing=thing
           (1)   
           (2)   
       i++;
   }while (    (3)    )
   }
   init ( )
   {
   for (inti=0; i＜N; i++)
   {
       input (thing.weight, thing .value)
       thing .dens=thing.value/thing .weight;
   };
   }
   main ( )
   {
   init ( );
   sort ( );
   inbag ( );
   do {
      best=bag;   //把包中物品放入暂存数组
      outbag ( );  //取出包中weight最大的物品
         (4)   
       }while ( (5))
   print (best)；  //输出temp因为是最佳方案
   }
选项
答案(1)bag.weighttmp=bag.weighttmp+thing[i].weight; (2)bag.sumvalue=bag.sumvalue+thing[i].value; (3)bag.weighttmp＜=weightlimit (4)inbag( )； (5)best.sumvalue＜bag.sumvalue
解析
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