0-1背包问题中剪枝函数是（）
A: 约束函数 [img=87x60]1803623cc40a04b.png[/img]
B: 约束函数 [img=122x60]1803623ccc620e2.png[/img]
C: 限界函数 当前价值Cv>当前最优价值bestv
D: 限界函数 当前价值Cv＋当前尚未考虑的剩余物品价值总和 r>当前最优价值bestv
A: 约束函数 [img=87x60]1803623cc40a04b.png[/img]
B: 约束函数 [img=122x60]1803623ccc620e2.png[/img]
C: 限界函数 当前价值Cv>当前最优价值bestv
D: 限界函数 当前价值Cv＋当前尚未考虑的剩余物品价值总和 r>当前最优价值bestv
举一反三
- 0-1背包问题中剪枝函数是（） A: 约束函数 [img=87x60]1803e16b33dc37c.png[/img] B: 约束函数 [img=122x60]1803e16b3d5a983.png[/img] C: 限界函数 当前价值Cv>当前最优价值bestv D: 限界函数 当前价值Cv＋当前尚未考虑的剩余物品价值总和 r>当前最优价值bestv
- 0-1背包问题中剪枝函数是（） 未知类型：{'options': ['约束函数 [img=87x60]17de6f8fbc73a83.png[/img]', '约束函数 [img=122x60]17de6f8fc752d41.png[/img]', '限界函数 当前价值Cv>;当前最优价值bestv', '限界函数 当前价值Cv＋当前尚未考虑的剩余物品价值总和 r>;当前最优价值bestv'], 'type': 102}
- 剪枝函数包括（ ）和约束函数。 A: 最优函数 B: 限界函数 C: 估计函数 D: 启发式函数
- 装载问题的剪枝函数有（） A: 可行性约束函数 [img=84x60]1803623d2d18162.png[/img] B: 可行性约束函数 [img=120x60]1803623d3590eec.png[/img] C: 上界函数 Cw + r £ bestw D: 上界函数 Cw £ bestw
- 剪枝策略是提高搜索算法效率的重要手段，以下论述正确的是： A: 约束函数剪枝优于限界函数剪枝。 B: 限界函数剪枝优于约束函数剪枝。 C: 约束函数剪枝和限界函数剪枝可能都会失效。 D: 以上都不对。