基本算法的实现

特殊的01背包问题：各物品按重量递增排列时其价值恰好按递减排序

贪心算法可以求解特殊的01背包问题得出来最优解，但是若用贪心算法解决普通的背包问题的话，一般只能求出来近似解，求不出来最优解。

动态规划解决背包问题

#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
    int w[4]={2,1,3,2};
    int v[4]={12,10,20,15};
    int c=5;
    int dp[4][5];
    memset(dp,0,sizeof(int)*20);

    for(int i =0;i<4;i++)
    {
        for(int j =0;j<=c;j++)
        {
            if(i==0)
                dp[i][j] = (w[i]<=j) ? v[i] : 0;
            else{
                int top = dp[i-1][j];  //上一个网格的价值
                int thisval = (w[i]<=j)?(j-w[i]>0?v[i]+dp[i-1][j-w[i]]:v[i]):top; //当前商品价值+剩余空间价值
                dp[i][j]=max(top,thisval);  //当前状态的最佳价值
            }
        }
    }

    cout< 
TSP最短链接策略 
每次寻找当前节点的最短路径，并记录最短路径连接的顶点和标记该顶点已经过，下次在通过该顶点继续寻找最短路径，直到走完所有顶点为止。
 
#include 
using namespace std;
#define n 5
int TSP(int arc[n][n],int w);
int main()
{
	int arc[n][n] = { 0, 3, 3, 2, 6,
					  3, 0, 7, 3, 2,
					  3, 7, 0, 2, 5,
					  2, 3, 2, 0, 3,
					  6, 2, 5, 3, 0 };
	cout << TSP(arc, 0);
	return 0;
}

int TSP(int arc[n][n], int w) {
	int edgeCnt = 0, tsplen = 0;//边数和总长度
	int min, u, v;
	int flag[n] = { 0 };
	u = w;
	flag[u] = 1;//表示w城市访问过
	while (edgeCnt" << v << endl;
		u = v;
	}
	cout << u << "-->" << w << endl;
	return tsplen + arc[u][w];
}