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30、用贪婪算法解决背包问题，贪婪准则为：每次都选择Vi/Wi 值（价值密度）最大的物品装包。假设n=3；W1=100，V1=60；W2=20，V2=40；W3=20，V3=40；C=110。下列说法不正确的是（）
A．利用价值密度最大的贪婪准则时，选物品1，这种方案的总价值为60
B．最优解选物品为2和3，总价值为80
C．就本题而言，使用贪婪准则，能保证得到最优解
D．利用价值密度最大的贪婪准则时，选物品2和3，总价值为80
参考答案和解析
利用价值最大的贪婪准则时，选物品 2 和 3 ，总价值为 80
更多 “30、用贪婪算法解决背包问题，贪婪准则为：每次都选择Vi/Wi 值（价值密度）最大的物品装包。假设n=3；W1=100，V1=60；W2=20，V2=40；W3=20，V3=40；C=110。下列说法不正确的是（）A．利用价值密度最大的贪婪准则时，选物品1，这种方案的总价值为60B．最优解选物品为2和3，总价值为80C．就本题而言，使用贪婪准则，能保证得到最优解D．利用价值密度最大的贪婪准则时，选物品2和3，总价值为80” 相关考题
考题
1mol单原子理气从298K、202.65kPa经历①等温②绝热③等压三条途径可逆膨胀,体积增加到原来2倍,所作功分别为W1,W2,W3。绝对值大小的关系为:()。
A.W3>W2>W1B.W3>W1>W2C.W2>W1>W3D.W1>W2>W3
考题
n*n矩阵可看作是n维空间中的线性变换，矩阵的特征向量经过线性变换后，只是乘以某个常数(特征值)，因此，特征向量和特征值在应用中具有重要的作用。下面的矩阵(其中w1、w2、w3均为正整数)有特征向量(w1，w2，w3)，其对应的特征值为( )。A．1／3B．1C．3D．9
考题
阅读下列说明，回答问题1至问题2，将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】0—1背包问题可以描述为：有n个物品，对i=l，2，…，n，第i个物品价值为vi，重量为wi(vi和wi为非负数)，背包容量为w(W为非负数)，选择其中一些物品装入背包，使装入背包物品的总价值最大，即，且总重量不超过背包容量，即，其中，xi∈{O，1}，xi=0表示第i个物品不放入背包，xi=1表示第i个物品放入背包。用回溯法求解此0—1背包问题，请填充下面伪代码中(1)～(4)处空缺。回溯法是一种系统的搜索方法。在确定解空间后，回溯法从根结点开始，按照深度优先策略遍历解空间树，搜索满足约束条件的解。对每一个当前结点，若扩展该结点已经不满足约束条件，则不再继续扩展。为了进一步提高算法的搜索效率，往往需要设计一个限界函数，判断并剪枝那些即使扩展了也不能得到最优解的结点。现在假设已经设计了BOuND(v，w，k，W)函数，其中v、w、k和w分别表示当前已经获得的价值、当前背包的重量、已经确定是否选择的物品数和背包的总容量。对应于搜索树中的某个结点，该函数值表示确定了部分物品是否选择之后，对剩下的物品在满足约束条件的前提下进行选择可能获得的最大价值，若该价值小于等于当前已经得到的最优解，则该结点无需再扩展。下面给出0—1背包问题的回溯算法伪代码。函数参数说明如下：w：背包容量；n：物品个数；w：重量数组；v：价值数组；fw：获得最大价值时背包的重量；fp：背包获得的最大价值；X：问题的最优解。变量说明如下：cw：当前的背包重量；cp：当前获得的价值；k：当前考虑的物品编号；Y：当前已获得的部分解。BKNAP(W，n，w，v，fw，fp，X)1 cw←cp02 (1)3 fp←l4 while true5 while k≤n and cw+w[k]≤w d。6 (2)7 cp←cp+v[k]8 Y[k]←l9 k←k+110 if kn then11 if fpcp then12 fp←cp13 fw←cw14 k←n15 X←Y16 else Y (k)←O17 while BOUND(cp，cw，k，W) ≤fp do18 while k≠O and Y(k)≠l d019 (3)20 if k=0 then return2l Y[k]←022 cw←cw-w[k]23 cp←cp-v[k]24 (4)
考题
Given the following DDL and INSERT statements:CREATE VIEW v1 AS SELECT col1 FROM t1 WHERE col1 10; CREATE VIEW v2 AS SELECT col1 FROM v1 WITH CASCADED CHECK OPTION; CREATE VIEW v3 AS SELECT col1 FROM v2 WHERE col1 100; INSERT INTO v1 VALUES(5); INSERT INTO v2 VALUES(5); INSERT INTO v3 VALUES(20); INSERT INTO v3 VALUES(100);How many of these INSERT statements will be successful?（）A.0B.1C.2D.3
考题
0-1背包问题可以描述为：有n个物品，对i=1，2，…，n，第i个物品价值为vi ，重量为wi（vi，和wi为非负数），背包容量为W（W为非负数），选择其中一些物品装入背包，使装入背包物品的总价值最大，，且总重量不超过背包容量，即，其中，xi∈{0,1}，xi=0表示第i个物品不放入背包，xi=1表示第i个物品 放入背包。【问题1】（8分）用回溯法求解此0-1背包问题，请填充下面伪代码中（1）~（4）处空缺。回溯法是一种系统的搜索方法。在确定解空间后，回溯法从根结点开始，按照深度优先策略遍历解空间树，搜索满足约束条件的解。对每一个当前结点，若扩展该结点己经不满足约束条件，则不再继续扩展。为了进一步提高算法的搜索效率，往往需要设计一个限界函数，判断并剪枝那些即使扩展了也不能得到最优解的结点。现在假设已经设计了BOUND（v,w,k,W）函数，其中v, w, k和W分别表示当前已经获得的价值、当前背包的重量、己经确定是否选择的物品数和背包的总容量。对应于搜索树中的某个结点，该函数值表示确定了部分物品是否选择之后，对剩下的物品在满足约束条件的前提下进行选择可能获得的最大价值，若该价值小于等于当前已经得到的最优解，则该结点无需再扩展。下面给出0-1背包问题的回溯算法伪代码。函数参数说明如下：W：背包容量；n：物品个数；w：重量数组；v：价值数组；fw：获得最大价值时背包的重量；fp：背包获得的最大价值；X：问题的最优解。变量说明如下：cw：当前的背包重量；cp：当前获得的价值；k：当前考虑的物品编号；Y：当前已获得的部分解。BKNAP(W,n,w,v,fw,fp,X）1 cw ← cp ← 02 （1）3 fp ← -14 while true5 while k≤n and cw＋w[k]≤W do6 （2）7 cp ← cp＋v[k]8 Y[k]← 19 k ← k+110 if k＞n then11 if fp＜cp then12 fp ← cp13 fw ← ew14 k ← n15 X ← Y16 else Y(k)← 017 while BOUND(cp,cw,k,W) ≤fp do18 while k≠0 and Y(k)≠1 do19 （3）20 if k＝0 then return21 Y[k]←022 cw ← cw ← w[k]23 cp ← cp ← v[k]24 （4）
考题
设无向图G=(P，L)，P={v1，v2，v3，v4，v5，v6}，L={(v1，v2)，(v2，v2)，(v2，v4)，(v4，v5)，(v3，v4)，(v1，v3)，(v3，v1)}。G中奇数度顶点的个数是(60)。A．2B．3C．4D．5
考题
考虑一个背包问题，共有n=5个物品，背包容量为W=10，物品的重量和价值分别为：w={2，2，6，5，4}，v={6,3，5，4，6}，求背包问题的最大装包价值。若此为0-1背包问题，分析该问题具有最优子结构，定义递归式为其中c(i，j)表示i个物品、容量为j的0-1背包问题的最大装包价值，最终要求解c(n,W)。 采用自底向上的动态规划方法求解，得到最大装包价值为(62)，算法的时间复杂度为(63)。 若此为部分背包问题，首先采用归并排序算法，根据物品的单位重量价值从大到小排序，然后依次将物品放入背包直至所有物品放入背包中或者背包再无容量，则得到的最大装包价值为(64)，算法的时间复杂度为(65)。A.11B.14C.15D.16.67
考题
设图(a)、(b)、(c)三个质量弹簧系统的固有频率分别为w1、w2、w3，则它们之间的关系是( )。
A．w1＜w2=w3
B．w2＜w3=w1
C．w3＜w1=w2
D．w1=w2=w3
考题
如图所示，有一容器，内装互不相溶的两种液体。现将质量及体积皆相同的三个铝块，分别以细绳悬吊于弹簧秤下，使静止于液体中。若弹簧秤的读数分别为W1、W2和W3，则 下列关系正确的是（ ）。（细绳之重量及粗细不计）
A. W1=W2=W3
B. W1＞W2=W3
C. W1＞W2 ＞W3
D. W1＜W2 =W3
考题
阅读下列说明和C代码,回答问题1至问题3,将解答写在答题纸的对应栏内。【说明】0-1背包问题定义为:给定1个物品的价值v[1....i]、重量w[1....i]和背包容量T,每个物品装到背包里或者不装到背包里,求最优的装包方案,使得所得到的价值最大。0-1背创问题具有最优子结构性质,定义c为最优装包方案所获得的最大价值则可得到如下所示的递归式。
【C代码】下面是算法的C语言实现(1)常量和变量说明T:背包容量V[]:价值数组W[]:重量数组C[][]:c[i][j]表示前i个物品在背包容量为j的情况下最优装包方案所能获得的最大价值(2)C程序
【问题1】(8分)根据说明和C代码,填充C代码中的空(1)~(4)【问题2】(4分)根据说明和C代码,算法采用了(5)设计策略。在求解过程中,采用了(6)(自底向上或者自顶向下)的方式。【问题3】(3分)若5项物品的价值数组和重量数组分别为v[]={0,1,6,18,22,28}和w[]={0,1,2,5,6,7},背包容量为T=11,则获得的最大价值为(7)。
考题
有0-1背包问题如下： n=6，c=20，P=（4，8，15，1，6，3），W=（5，3，2，10，4，8）。 其中n为物品个数，c为背包载重量，P表示物品的价值，W表示物品的重量。请问对于此0-1背包问题，应如何选择放进去的物品，才能使到放进背包的物品总价值最大。 P=（15，8，6，4，3，1），W=（2，3，4，5，8，10），单位重量物品价值（7.5，2.67，1.5，0.8，0.375，0.1）
考题
考虑背包问题：n=6，物品重量W=（1，5，2，3，6，1），价值P=（15，59，21，30，60，5），背包载重量C＝10。能放进背包的物品价值最大为（）。A、101B、110C、115D、120
考题
已知单自由度系统的振动固有频率wn=2rad/s，若在其上分别作用幅值相同而频率为w1=1rad/s；w2=2rad/s，w3=3rad/s的简谐干扰力，则此系统强迫振动的振幅为：（）A、w1=1rad/s时振幅最大B、w2=2rad/s时振幅最大C、w3=3rad/s时振幅最大D、不能确定
考题
对于如下描述的背包问题，请计算最终装入背包的最大价值和以及各个物品装入背包的数量。 背包容量：C＝50千克。3件物品。物品1重20千克，价值100元；物品2重20千克，价值120元；物品3重30千克，价值90元。
考题
有这样一类特殊0-1背包问题：可选物品重量越轻的物品价值越高。 n=6，c=20，P=（4，8，15，1，6，3），W=（5，3，2，10，4，8）。 其中n为物品个数，c为背包载重量，P表示物品的价值，W表示物品的重量。请问对于此0-1背包问题，应如何选择放进去的物品，才能使到放进背包的物品总价值最大，能获得的最大总价值多少？
考题
举反例证明0/1背包问题若使用的算法是按照pi/wi的非递减次序考虑选择的物品，即只要正在被考虑的物品装得进就装入背包，则此方法不一定能得到最优解（此题说明0/1背包问题与背包问题的不同）。
考题
三相双速异步电动机高速运转时，定子绕组出线端的连接方式应为（）。A、U1、V1、W1接三相电源，U2、V2、W2空着不接B、U2、V2、W2接三相电源，U1、V1、W1空着不接C、U1、V1、W2接三相电源，U2、V2、W1并接在一起D、U2、V2、W2接三相电源，U1、V1、W1并接在一起
考题
问答题举反例证明0/1背包问题若使用的算法是按照pi/wi的非递减次序考虑选择的物品，即只要正在被考虑的物品装得进就装入背包，则此方法不一定能得到最优解（此题说明0/1背包问题与背包问题的不同）。
考题
单选题三相绕组的相带应按（）的分布规律排列。A
U1—W2—V1—U2—W1—V2B
U1—V1—W1—U2—V2—W2C
U1—U2—V1—V2—W1—W2D
U1—W1—V1—U2—W2—V2
考题
问答题有0-1背包问题如下： n=6，c=20，P=（4，8，15，1，6，3），W=（5，3，2，10，4，8）。 其中n为物品个数，c为背包载重量，P表示物品的价值，W表示物品的重量。请问对于此0-1背包问题，应如何选择放进去的物品，才能使到放进背包的物品总价值最大。 P=（15，8，6，4，3，1），W=（2，3，4，5，8，10），单位重量物品价值（7.5，2.67，1.5，0.8，0.375，0.1）
考题
问答题有这样一类特殊0-1背包问题：可选物品重量越轻的物品价值越高。 n=6，c=20，P=（4，8，15，1，6，3），W=（5，3，2，10，4，8）。 其中n为物品个数，c为背包载重量，P表示物品的价值，W表示物品的重量。请问对于此0-1背包问题，应如何选择放进去的物品，才能使到放进背包的物品总价值最大，能获得的最大总价值多少？
考题
问答题对于如下描述的背包问题，请计算最终装入背包的最大价值和以及各个物品装入背包的数量。 背包容量：C＝50千克。3件物品。物品1重20千克，价值100元；物品2重20千克，价值120元；物品3重30千克，价值90元。
考题
问答题设试验E有4个基本事件，即s＝{w1，w2，w3，w4}，并且它们发生是等可能的，又设A1＝{w1，w2}，A2＝{w1，w3}，A3＝{w1，w4}，证明：A1，A2，A3两两独立，但不相互独立。
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