利用贪心法求解0/1背包问题时， (26) 能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1，i，X)设fi(X)是KNAP(1，i，X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1～n)，则依次求解f0(X)，f1(X)，…，fn(X)的过程中使用的递推关系式为 (27) 。 （27）处填（）。
A: fi(X)=min{fi-1(X),fi-1(X)+Pi}
B: fi(X)=max{fi-1(X),fi-1(X-Wi)+Pi}
C: fi(X)=min{fi-1(X-Wi),fi-1(X-Wi)+pi)
D: fi(X)=max{fi-1(x-Wi),fi-1(X)+Pi}
A: fi(X)=min{fi-1(X),fi-1(X)+Pi}
B: fi(X)=max{fi-1(X),fi-1(X-Wi)+Pi}
C: fi(X)=min{fi-1(X-Wi),fi-1(X-Wi)+pi)
D: fi(X)=max{fi-1(x-Wi),fi-1(X)+Pi}
B
举一反三
- 利用贪心法求解0-1背包问题时， (27) 能够确保获得最优解。用动态规划方法求解0-1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是X的背包”的0-1背包问题记为KNAP(1，i，X)，设fi(X)是KNAP(1，i，X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为Wj和pj(j=1～n)。则依次求解f0(X)4，f1(X)，…，fn(X)的过程中使用的递推关系式为 (28) 。 （28）处填（）。 A: fi(X)=min{fi-1(X)，fi-1(X)+pi} B: fi(X)=max{fi-1(X)，fi-1(X-Wi)+pi} C: fi(X)=min{fi-1(X-Wi)，fi-1(X-Wi)+pi} D: fi(X)=max{fi-1(X-Wi)，fi-1(X)+pi
- 利用贪心法求解0/1背包问题时， (26) 能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1，i，X)设fi(X)是KNAP(1，i，X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1～n)，则依次求解f0(X)，f1(X)，…，fn(X)的过程中使用的递推关系式为 (27) 。 （26）处填（）。 A: 优先选取重量最小的物品 B: 优先选取效益最大的物品 C: 优先选取单位重量效益最大的物品 D: 没有任何准则
- 已知Xi(i=1,2)的分布函数为Fi(x),设F(x)=aF1(x)+1/2F2(x)是某一随机变量的分布函数,求a
- They’re sending an ____________ to fi x the phone.
- 在F[x]中，若g(x)|fi(x)，其中i=1,2…s，则对于任意u1(x)…us(x)∈F(x),u1(x)f1(x)+…us(x)fs(x)可以被谁整除
内容
- 0
不等式（1+x）（1-|x|）＞0的解集是（）。 A: {x|0≤x＜1} B: {x|x＜0，且x≠-1} C: {x|-1＜x＜1} D: {x|x＜1，且x≠-1}
- 1
解不等式（1+x）（1-|x|）＞0的值为（）。 A: x＜1且x≠-1 B: x＜1且x≠-2 C: x＜1且x≠-3 D: x＜1
- 2
不等式(1+x).(1-|x|)＞0的解集是( )． A: {x|0≤x＜1} B: {x|x＜-0，且x≠-1} C: {x|-1＜x＜1} D: {x|x＜1，且x≠1} E: A、B、C、D均不正确
- 3
不等式x1-x＞0的解集是（ ） A: {x|0＜x＜1} B: {x|x＜0}或{x＞1} C: {x|x＞0} D: {x|x＜1}
- 4
设集合A={x|x2-1＞0}，B={x|log2x＞0}，则A∩B= A: {x|x＞1} B: {x|x＞0} C: {x|x＜-1} D: {x|x＜-1或x＞1}