概述
(⊙o⊙)…,一部分注释的代码直接被吞了~汗~坑~有空再折腾
仅是学习算法时使用一下~(个人感觉不是个多好用的算法,毕竟写起来就很麻烦)
题目:
设某一机器由n个部件组成,每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。设w[i][j]是从供应商j处购得的部件i的重量,c[i][j]是相应的价格,给出总价格不超过d的最小重量机器设计。
算法设计:
对于给定的机器部件重量和机器部件价格,计算总价格不超过d的最小重量机器设计、
数据输入:
第一行有3个整数,n,m,d。接下来2n行,每行n个数,前n行是c,后n行是w
数据输出:
将计算出的最小重量,以及每个部件的供应商输出
其实自己的优先队列priority_queue的优先级设定是有个改进的空间的。
优先级优化思路:类似于旅行售货商问题的优先级设定,记录剩余的未购买原件中的,单个原件购买的最小价值之和。
- 优先级的设定,当队列中有两个结点的重量是相同的时候,那么设定为,level大的优先级就更高一点,也就是说,更接近于叶子结点的那个结点更优先。目的就是为了更快的刷新出最小的重量,方便后面的剪枝。如果说没有两个结点重量相同,那就重量更小的优先。
就是:
物品1
:
3 2 1
物品2
:
2 5 3
物品3
:
2 3 1
假如,物品1已经入队了,且当前重量为3,剩余的最小重量之和为2+1 = 3(物品2和物品3中)总和为5
然后,假如物品2,已经入队了,且当前重量为1+3 =4(第一个物品选择的是1,第二个物品选择的是2),剩余最小重量和为1,总和为5。
也就是说,先执行的其实就是第二个方案。
这种优先级的设定,对于处于不同level的结点,还是有一定的优化作用,毕竟目的就是为了,最快,最先找到一个最小重量,便于后面的剪枝操作。
C++语言
#include<iostream>
using namespace std;
int n , m , d;
int MinWeight;
int MinValue;
int ** c
=
NULL;
int ** w = NULL;
struct Node
{
int
weight;
int
val;
int
source;
//哪个供货商
int
level;
//第几层
Node
*
father;
};
//原始的优先级设定
//优化的优先级设定
bool operator <(Nodea,Node b) //level按照减序
{
if(a.weight== b.weight)returna.level<b.level; //如果质量相同,选择level大的。
//选择比较大的level,相当于用到了一定的回溯思想,只是想最早找到那个MinWeight
return a.weight> b.weight;
}
Node *MinLeaf;
void MinWeightMachine()
{
int i,j;
MinValue = INT_MAX;
MinWeight = INT_MAX;
Node intital;
intital.father =NULL;
intital.level=0;
intital.source=0;
intital.val=0;
intital.weight=0;
priority_queue<Node>heap; //用优先队列,建立一个最小堆。加入进去就会自动排好序的。
heap.push(intital);
while(!heap.empty())
{
Node *fartherNode = newNode(heap.top());
heap.pop();
if(fartherNode->level== n)
{
if(fartherNode->weight<MinWeight) //最开始给MinWeight赋一个较大的值
{
MinWeight=fartherNode->weight;
MinValue =fartherNode->val;
MinLeaf=fartherNode; //记录是最后是哪个结点数据
}
}
else
{
int min_w=INT_MAX,
min_c=INT_MAX;
//min_w分别代表当前的质量加上剩余的最小质量的和,min_c代表当前价值加上剩余的最小价值的和
min_c=fartherNode->val;
min_w=fartherNode->weight;
for(i = fartherNode->level+1;i<=n ;i++)//选出剩余的部件在售货商中购买的最小质量,就是选择每一层最小的质量
{
int temp_min_w=INT_MAX,
temp_min_c=INT_MAX;
for(j=1;j<=m;j++) //,temp_min记录当前这一层的最小的质量
{
temp_min_w=temp_min_w < w[i][j]?temp_min_w:w[i][j];
temp_min_c=temp_min_c < c[i][j]?temp_min_c:c[i][j];
}
min_w += temp_min_w;
min_c += temp_min_c;
}
if(min_w>MinWeight||min_c>d)
{
continue;
}
for(i=1;i<=m ;i++) //依次选择每个售货商
{
if(fartherNode->val +c[fartherNode->level+1][i]<=d ||fartherNode->weight +w[fartherNode->level+1][i]<=MinWeight)
{
Node *newNode=newNode;
newNode->level=fartherNode->level+1;
newNode->father=fartherNode;
newNode->source=i;
newNode->val=fartherNode->val+c[newNode->level][i];
newNode->weight=fartherNode->weight+w[newNode->level][i];
heap.push(*newNode);
}
}
}
}
}
int main()
{
int i,j;
cout<<"请分别输入,部件个数,供应商个数,及最大的总价格:"<<endl;
cin>>n>>m>>d;
w = new int*[n+1];
c = new int *[n+1];
for(i=1;i<= n ;i++)
{
w[i] =newint[m+1];
c[i]=newint[m+1];
}
MinLeaf = NULL;
cout<<"请依次输入各个部件在各个供应商处购买的价格:"<<endl;
for(i=1 ;i<= n ;i++)
for (j=1 ;j<=m ;j ++)
cin>>c[i][j];
cout<<"请依次输入各个部件在各个供应商处购买的重量:"<<endl;
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=m;j++)
cin>>w[i][j];
MinWeightMachine();
cout<<"最小质量为:"<<MinWeight<<endl;
int *result = new int[n+1];
for(i=n;i>=1;i--)
{
result[i]=MinLeaf->source;
MinLeaf=MinLeaf->father;
}
cout<<"各个部件的来源分别为:"<<endl;
for(i=1;i<=n;i++)
cout<<result[i]<<"";
cout<<endl;
}
using namespace std;
int n , m , d;
int MinWeight;
int MinValue;
int ** c
int ** w = NULL;
struct Node
{
};
//原始的优先级设定
//优化的优先级设定
bool operator <(Nodea,Node b)
{
}
Node *MinLeaf;
void MinWeightMachine()
{
}
int main()
{
}
测试案例:
3 3 4
1 2 3
3 2 1
2 2 2
1 2 3
3 2 1
2 2 2
结果:1 3 2
3 3 4
1 2 3
3 2 1
2 2 2
1 2 3
3 2 1
2 2 2
结果:1 3 2
3 3 7
1 4 5
6 2 1
4 5 1
3 3 3
1 3 4
4 3 2
结果:
8
1 2 3
1 4 5
6 2 1
4 5 1
3 3 3
1 3 4
4 3 2
结果:
8
1 2 3
0
关于STL中优先队列的使用问题,请看上一篇转载的博文
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a24b3a301019q23.html
最后
以上就是失眠魔镜为你收集整理的#分支限界法#最小机器重量设计问题(优先队列)的全部内容,希望文章能够帮你解决#分支限界法#最小机器重量设计问题(优先队列)所遇到的程序开发问题。
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