问答题

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】设有n个货物要装入若干个容重为C的集装箱以便运输,这n个货物的体积分别为{s1,s2,…,sn],且有si≤C(1≤i≤n)。为节省运输成本,用尽可能少的集装箱来装运这n个货物。下面分别采用最先适宜策略和最优适宜策略来求解该问题。最先适宜策略(firstfit)首先将所有的集装箱初始化为空,对于所有货物,按照所给的次序,每次将一个货物装入第一个能容纳它的集装箱中。最优适宜策略(bestfit)与最先适宜策略类似,不同的是,总是把货物装到能容纳它且目前剩余容重最小的集装箱,使得该箱子装入货物后闲置空间最小。 【C代码】
下面是这两个算法的C语言核心代码。
(1)变量说明
n:货物数
C:集装箱容量
s:数组,长度为n,其中每个元素表示货物的体积,下标从0开始。
b:数组,长度为n,b[i]表示第n+i个集装箱当前已经装入货物的体积,下标从0开始
i,j:循环变量
k:所需的集装箱数
min:当前所用的各集装箱装入了第i个货物后的最小剩余容量
m:当前所需的集装箱数
temp:临时变量
(2)函数firstfit
intfirs七fit()(
inti,j;
k=0; for(i=0;i b[i]=0;
}
for(i=0;i (1);
while(C—b[j] j++;
}
(2);
k=k>(j+1)k:(j+1);
}
returnk;
}
(3)函数bestfit
intbestfit(){
inti,j,min,m,temp;
k=0;
for(i=0;i b[i]=0;
}
for(i=0;i min=C;
m=k+1:
for(j=0;j temp=c—b[j]一s[i];
if(temp>O&&temp (3);
m=j;
}
}
(4) ;
k=k>(j+1)k:(j+1);
}
return k;
}
根据【说明】和【C代码】,填充C代码中的空(1)~(4)。

【参考答案】

正确答案:(1)j=0 (2)b[j]=b[j]+s[i] (3)min=temp (4)b[m]=b[m+s[i]
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问答题
阅读下列说明和C语言代码,将应填入(n)处的字句写在答题纸的对应栏内。【说明】设某一机器由n个部件组成,每一个部件都可以从m个不同的供应商处购得。供应商j供应的部件i具有重量Wij和价格Cij设计一个算法,求解总价格不超过上限cc的最小重量的机器组成。采用回溯法来求解该问题:首先定义解空间。解空间由长度为n的向量组成,其中每个分量取值来自集合{1,2,…,m},将解空间用树形结构表示。接着从根节点开始,以深度优先的方式搜索整个解空间。从根节点开始,根节点成为活节点,同时也成为当前的扩展节点。向纵深方向考虑第一个部件从第一个供应商处购买,得到一个新节点。判断当前的机器价格(C11)是否超过上限(cc),重量(W11)是否比当前已知的解(最小重量)大,若是,应回溯至最近的一个活节点;若否,则该新节点成为活节点,同时也成为当前的扩展节点,根节点不再是扩展节点。继续向纵深方向考虑第二个部件从第一个供应商处购买,得到一个新节点。同样判断当前的机器价格(C11+C21)是否超过上限(cc),重量(W11+W21)是否比当前已知的解(最小重量)大。若是,应回溯至最近的一个活节点;若否,则该新节点成为活节点,同时也成为当前的扩展节点,原来的节点不再是扩展节点。以这种方式递归地在解空间中搜索,直到找到所要求的解或者解空间中已无活节点为止。【C语言代码】下面是该算法的C语言实现。(1)变量说明n:机器的部件数m:供应商数cc:价格上限w[][]:二维数组,w[i][j]表示第j个供应商供应的第i个部件的重量c[][]:二维数组,c[i][j]表示j个供应商供应的第i个部件的价格bestlW:满足价格上限约束条件的最小机器重量bestC:最小重量机器的价格bestX[]:最优解,一维数组,bestX[i]表示第i个部件来自哪个供应商CW:搜索过程中机器的重量cp:搜索过程中机器的价格x[]:搜索过程中产生的解,x[i]表示第i个部件来自哪个供应商i:当前考虑的部件,从0到n—1j:循环变量(2)函数backtrackintn=3;intm=3;int CC=4;intw[3][3]={(1,2,3),(3,2,1),(2,2,2}};intc[3][3]={(1,2,3),(3,2,1),(2,2,2}};int bestW=8;int bestC=0;int bestX[3]=(0,0,0);int CW=0;int cp=0;int x[3]=(0,0,0);int backtrack(int i){int j=0;int found=0;if(i>n一1){/*得到问题解*/beStW=cw:bestC=cp;for(j=0;j