有N件物品和一个容量为V的背包。（每种物品均只有一件）第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。
然后，我分别用了动态规划法，分支限界法和回溯法来解决这个问题。
//=======================================
以下是测时间的模板：
LARGE_INTEGER BegainTime ;
LARGE_INTEGER EndTime ;
LARGE_INTEGER Frequency ;
QueryPerformanceFrequency(&Frequency);
QueryPerformanceCounter(&BegainTime) ;
//要测试的代码放在这里
DP();
QueryPerformanceCounter(&EndTime);
//输出运行时间（单位：s）
cout<<" 运行时间（单位：s）："<<(double)( EndTime.QuadPart - BegainTime.QuadPart )/ Frequency.QuadPart<<endl<<endl;
随机数据的测量结果：
当数据量为20的物品数和200的背包容量的时候。动态规划快于排序优化的回溯法快于回溯法快于分支限界法。
（可以根据输出的随机数据判断时候得到正确的算法）
当数据量加大到40的物品数和400的背包容量的时候。此时分支限界法和动态规划法的效率依旧不错，时间增长的并不是太多。而回溯法和排序加速的回溯法则时间上升很快。
（为截图方便，此次将随机生成的数据不输出）
以下进行算法分析
//========================================
首先说下动态规划法：
用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：
f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}
把这个过程理解下：在前i件物品放进容量v的背包时，
它有两种情况：
第一种是第i件不放进去，这时所得价值为:f[i-1][v]
第二种是第i件放进去，这时所得价值为：f[i-1][v-c[i]]+w[i]
（第二种是什么意思？就是如果第i件放进去，那么在容量v-c[i]里就要放进前i-1件物品）
最后比较第一种与第二种所得价值的大小，哪种相对大，f[i][v]的值就是哪种。
（这是基础，要理解！）
当然，这只是比较容易理解的一种，时间上似乎没有什么办法继续优化了，但是空间上却可以进一步优化。可以用一维数组实现。
关于一维数组的实现和讲解在这篇blog里有讲，讲的非常详细易懂。
本文为了输出所选择的物品的编号，还是选择了二维数组。实现起来非常方便（详见代码及注释）。
//========================================
接着说回溯法：
首先说一下解空间树（也称状态空间树）：
树的根节点位于第1层，表示搜索的初始状态。
第2层的节点表示对解向量的第一个分量做出选择后达到的状态，第1层到第2层的边上标出对第一个分量选择的结果。
……
所有从根到叶子节点的路径就构成了解空间的一个可能解。
例子：
三个物品重量：20， 15， 10。
三个物品价值：20， 30， 20。
参照下图理解： 0表示不选第i个物品，1表示选择（i表示层数）。
图和文字选自这里。
这不重点，只是为了引出回溯法，若还有些不理解的，可以自己去Google下（个人更喜欢用这个），后面的理解要建立在这个基础上。
在回溯法之前，还有一点准备活动——蛮力法。
所谓蛮力法，是对整个解空间树中的所有可能的解进行穷举搜索的一种方法（即每个叶子都代表一种解）。
但是，我们可以对其进行剪枝。
剪枝，就是在搜索至树中的任意一个结点时，先判断该结点对应的部分是否满足约束条件，或者是否超出目标函数的值，也就是判断该结点是否包含问题的（最优）解，如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的子树的搜索。
以下对照图和上图对比理解。
其实，把整个解空间树当成一棵真正的树（倒过来看），剪枝这个词的由来和含义就比较好理解了。
好了，这就是回溯法，也就是深度优先搜索代（码中递归实现和输出选择的物品数）。
其实想想，回溯法也就是对一颗搜索树进行剪枝而来的。
回溯法关于0-1背包的再次优化
当然，最朴素的回溯法已经包含了一定的剪枝，那有没有什么办法，让回溯法在不进行大幅度改动的情况下进一步提高效率呢——答案是肯定的，是的，排序。
在理解上面回溯法的基础上，其实可以比较容易的想到，对体积进行从小到大的排序，注意，是体积，后面的分支限界法用的是单位价值。
对体积排序之后，当小体积的放入已经超出背包容量的时候，自然在其后的稍微大一点或者相等体积的都不用再次尝试了。因此，可以进一步的减少运算量，而实际生成的随机数据此种优化方法速度快了一半以上（由于回溯法时间复杂度的原因，未能进行大一些的随机检查，但是，很明显的趋势是，数据越多，体积排序后的时间优化效果越明显（从代码中也能看出，几乎和普通的代码量和操作难度一样）。
//========================================
最后出场的是分支限界法：
虽然回溯法求0-1背包问题，运用剪枝已经极大的减少了搜索空间，但是整个空间都是按深度优先搜索策略机械地进行，这种搜索太过盲目，能不能让电脑像人一样的思考呢？
这里，我推荐一个讲A*算法的blog。
懂分支限界法思想的朋友可以继续看这个例子，不懂的可以点这里。
其实分支限界法理解了也很好实现，举一个《算法设计与分析》上的例子。
例：0/1背包问题。假设有4个物品，其重量分别为(4, 7, 5, 3)，价值分别为(40, 42, 25, 12)，背包容量W=10。首先，将给定物品按单位重量价值从大到小排序，结果如下：
我们使用的启发式函数为
通过这个启发式函数得到的一个解空间树如下图：
可以对照一下步骤，具体的搜索过程如下：（红色表示我的代码实现）
（1）在根结点1，没有将任何物品装入背包，因此，背包的重量和获得的价值均为0，根据限界函数计算结点1的目标函数值为10×10=100；
(计算完之后推入队列，作为起始点）。
（2）在结点2，将物品1装入背包，因此，背包的重量为4，获得的价值为40，目标函数值为40 + (10-4)×6=76，将结点2加入待处理结点表PT中；在结点3，没有将物品1装入背包，因此，背包的重量和获得的价值仍为0，目标函数值为10×6＝60，将结点3加入表PT中；
（推出结点1，对选择和不选择物品1分别计算ub值，并推入队列）
（3）在表PT中选取目标函数值取得极大的结点2优先进行搜索；
（出队ub值大的点）
（4）在结点4，将物品2装入背包，因此，背包的重量为11，不满足约束条件，将结点4丢弃；在结点5，没有将物品2装入背包，因此，背包的重量和获得的价值与结点2相同，目标函数值为40 + (10-4)×5=70，将结点5加入表PT中；
（重复结点1的操作并入队新结点）
（5）在表PT中选取目标函数值取得极大的结点5优先进行搜索；
（6）在结点6，将物品3装入背包，因此，背包的重量为9，获得的价值为65，目标函数值为65 + (10-9)×4=69，将结点6加入表PT中；在结点7，没有将物品3装入背包，因此，背包的重量和获得的价值与结点5相同，目标函数值为40 + (10-4)×4＝64，将结点6加入表PT中；
（7）在表PT中选取目标函数值取得极大的结点6优先进行搜索；
（8）在结点8，将物品4装入背包，因此，背包的重量为12，不满足约束条件，将结点8丢弃；在结点9，没有将物品4装入背包，因此，背包的重量和获得的价值与结点6相同，目标函数值为65；
（9）由于结点9是叶子结点，同时结点9的目标函数值是表PT中的极大值，所以，结点9对应的解即是问题的最优解，搜索结束。
（判断结束并跳出）
我实现的方法是先按单位密度排序优先队列，每次踢出ub值最大的，对排在这个点之后的点选择或者不选择分别进行一次计算，得出相应的ub，放入优先队列中。
跳出的条件设定了两个：
1、当踢出的最大ub在叶子结点上时，结束。
2、当踢出的最大ub和v值相等时，结束。
第一点显而易见，现在说说第二点。
当ub和v相等的时候，可以这么理解，此时背包已经被完全装满了，因此完全不用再继续试下去了，对于剩下的物品，直接全都不选即可，不用再进行计算。
//==============================================
//author: FreeAquar
//data:2011-12
//==============================================
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <ctime>
#include <windows.h>
#include <queue>
#include <time.h>
#include <cmath>
#define eps 1e-7
#define nMax 1000
using namespace std;
int n; //总共的物品数量
int W; //背包容量
int cw; //背包中物品总容量
int cp; //背包中物品总价值
double bestP;//0-1背包中最大价值
int record[nMax][nMax]; //0-1背包中当前最大值
bool x[nMax];
bool y[nMax];
struct Node
{
int cw; //背包体积
int cv; //背包总价值
int cnt; //背包中试过多少种物品，当cnt==n时为叶子结点
bool x[nMax]; //选中的物品
Node()
{
memset(x, 0, sizeof(x));
cnt=1;
cw=0;
cv=0;
}
double ub; //启发函数的结果
friend bool operator< (Node n1, Node n2) //按启发函数建立大顶堆
{
return n1.ub < n2.ub;
}
}node[nMax], maxn;
struct Item
{
int w; //物品的重量
int v; //物品的价值
int i; //物品的编号
double p; //物品的单位价值
}item[nMax];
priority_queue<Node> Q; //优先队列
double Max_ub;
double Min_ub;
int Rand(int x); //随机数生成函数
void input(); //读入数据
bool cmp1(Item a, Item b); //按密度排序
bool cmp2(Item a, Item b); //按体积排序
//动态规划法
void DP(); //动态规划
void get_DP(); //找路径
//分支限界法
double calculate_ub(int v, int w, double p); //启发函数
void Insert(bool flag, int i, int Cv, int Cw, double ub, Node temp);//判断和入队
void bfs(); //优先队列搜索
//回溯法
void BackTrack1(int i); //体积排序回溯
void BackTrack2(int i); //回溯
//输出函数
void output_way(bool x[]);
int main()
{
input();
LARGE_INTEGER BegainTime ;
LARGE_INTEGER EndTime ;
LARGE_INTEGER Frequency ;
QueryPerformanceFrequency(&Frequency);
QueryPerformanceCounter(&BegainTime) ;
//要测试的代码放在这里
DP();
QueryPerformanceCounter(&EndTime);
printf("动态规划： %d\n", record[n][W]);
printf(" DP背包选择的物品编号：\n ");
get_DP();
output_way(x);
//输出运行时间（单位：s）
cout<<" 运行时间（单位：s）："<<(double)( EndTime.QuadPart - BegainTime.QuadPart )/ Frequency.QuadPart<<endl<<endl;
maxn.cv=0;
QueryPerformanceFrequency(&Frequency);
QueryPerformanceCounter(&BegainTime) ;
//要测试的代码放在这里
sort(item+1, item+n+1, cmp1);
bfs();
QueryPerformanceCounter(&EndTime);
printf("分支限界法：%d\n", maxn.cv);
printf(" 分支限界法选择的物品编号：\n ");
output_way(maxn.x);
//输出运行时间（单位：s）
cout<<" 运行时间（单位：s）："<<(double)( EndTime.QuadPart - BegainTime.QuadPart )/ Frequency.QuadPart<<endl<<endl;
bestP=0;
cp=cw=0;
memset(x, 0, sizeof(x));
memset(y, 0, sizeof(y));
QueryPerformanceFrequency(&Frequency);
QueryPerformanceCounter(&BegainTime) ;
//要测试的代码放在这里
sort(item+1, item+n+1, cmp2);
BackTrack1(1);
QueryPerformanceCounter(&EndTime);
printf("按体积排序的回溯法：%.0lf\n", bestP);
printf(" 回溯法选择的物品编号：\n ");
output_way(x);
//输出运行时间（单位：s）
cout<<" 运行时间（单位：s）："<<(double)( EndTime.QuadPart - BegainTime.QuadPart )/ Frequency.QuadPart<<endl<<endl;
bestP=0;
cp=cw=0;
memset(x, 0, sizeof(x));
memset(y, 0, sizeof(y));
QueryPerformanceFrequency(&Frequency);
QueryPerformanceCounter(&BegainTime) ;
//要测试的代码放在这里
BackTrack2(1);
QueryPerformanceCounter(&EndTime);
printf("回溯法：%.0lf\n", bestP);
printf(" 回溯法选择的物品编号：\n ");
output_way(x);
//输出运行时间（单位：s）
cout<<" 运行时间（单位：s）："<<(double)( EndTime.QuadPart - BegainTime.QuadPart )/ Frequency.QuadPart<<endl<<endl;
return 0;
}
//=====================================
//随机数，比较函数和读入数据
//=====================================
int Rand(int x)
{
int t=x,sum=0;
while (t>0)
{
sum+=rand()%t;
t-=32767;
}
return sum;
}
bool cmp1(Item a, Item b)
{
return a.p>b.p;
}
bool cmp2(Item a, Item b)
{
return a.w<b.w;
}
void input()
{
n=40; W=400;
//scanf("%d%d", &n, &W);
cout<<"物品数目为："<<n<<endl;
cout<<"背包容量为："<<W<<endl;
cout<<"------------------------------------------"<<endl;
double Min=1e20;
double Max=-1;
for(int i=1; i<=n; i++)
{
//每个物品的状态
//scanf("%d%d", &item[i].w, &item[i].v);
item[i].w=Rand(100);
item[i].v=Rand(1000);
item[i].p=1.0*item[i].v/item[i].w;
item[i].i=i;
Min=min(Min, item[i].p);
Max=max(Max, item[i].p);
//启发值的边界
}
//for(int i=1; i<=n; i++)
//cout<<item[i].w<<" "<<item[i].v<<endl;
Max_ub=W*Max;
Min_ub=W*Min;
}
//=====================================
//读入结束
//动态规划法开始
//=====================================
void DP()
{
for(int i=0; i<=n; i++)
record[i][0]=0;
for(int j=0; j<=W; j++)
record[0][j]=0;
for(int i=1; i<=n; i++)
for(int j=1; j<=W; j++)
{
if(j<item[i].w)
record[i][j]=record[i-1][j];
else
record[i][j]=max(record[i-1][j], record[i-1][j-item[i].w]+item[i].v);
}
}
void get_DP()
{
int j=W;
for(int i=n; i>0; i--)
{
if(record[i][j]>record[i-1][j])
{
x[i]=1;
j=j-item[i].w;
}
else
x[i]=0;
}
}
//=====================================
//动态规划结束
//分支限界法开始
//=====================================
double calculate_ub(int v, int w, double p) //计算启发函数
{
return v+(W-w)*p;
}
void Insert(bool flag, int i, int Cv, int Cw, double ub, Node temp)
{
if((ub<Max_ub+eps && ub>Min_ub-eps) && (Cw<=W)) //结点符合要求
{
//cout<<ub<<endl;
Node cm;
cm.cw=Cw;
cm.cv=Cv;
cm.ub=ub;
for(int j=1; j<=n; j++)
{
cm.x[j]=temp.x[j];
}
if(flag)
cm.x[item[i].i]=1;
cm.cnt=i+1;
Q.push(cm);
}
}
void bfs() //广搜
{
Node node;
node.cw=0;
node.cv=0;
node.ub=calculate_ub(0, 0, item[1].p);
Q.push(node);
while(!Q.empty())
{
Node temp=Q.top();
Q.pop();
//当前值与启发式函数结果相同或者叶子结点启发式结果最大
if(abs(temp.ub-temp.cv)<eps || temp.cnt>n)
{
if(maxn.cv<temp.cv+eps)
maxn=temp;
break;
}
int Cw=temp.cw;
int Cv=temp.cv;
for(int flag=0; flag<2; flag++)
//flag=0时，计算不放第temp.cnt+1件物品
//flag=1时，计算放入第temp.cnt+1件物品
{
int i=temp.cnt;
if(flag)
{
Cw+=item[i].w;
Cv+=item[i].v;
}
double ub=calculate_ub(Cv, Cw, item[i+1].p);
Insert(flag, i, Cv, Cw, ub, temp);
}
}
return ;
}
//=====================================
//分支限界法结束
//体积排序回溯开始
//=====================================
void BackTrack1(int i)
{
if(i>n || (W<cw+item[i].w))
{
if(bestP<cp)//更新
{
bestP=cp;
for(int i=1; i<=n; i++)
x[i]=y[i];
}
return ;
}
//cout<<cw<<" "<<item[i].c<<" "<<item[i].w<<" "<<cp<<endl;
cw=cw+item[i].w; //搜索
cp=cp+item[i].v;
y[item[i].i]=1;
BackTrack1(i+1); //左子树
y[item[i].i]=0;
cw=cw-item[i].w; //回溯
cp=cp-item[i].v;
BackTrack1(i+1); //右子树
}
//=====================================
//体积排序回溯结束
//回溯法开始
//=====================================
void BackTrack2(int i)
{
if(i>n)
{
if(bestP<cp) //更新
{
bestP=cp;
for(int i=1; i<=n; i++)
x[i]=y[i];
}
return ;
}
//cout<<cw<<" "<<item[i].c<<" "<<item[i].w<<" "<<cp<<endl;
if(W>=cw+item[i].w) //判断背包是否能放下
{
cw=cw+item[i].w; //搜索
cp=cp+item[i].v;
y[item[i].i]=1;
BackTrack2(i+1); //左子树
y[item[i].i]=0;
cw=cw-item[i].w; //回溯
cp=cp-item[i].v;
}
BackTrack2(i+1); //右子树
}
//=====================================
//所有方法结束
//输出路径
//=====================================
void output_way(bool x[])
{
for(int i=1; i<=n; i++)
{
if(x[i])
printf("%d ", i);
}
cout<<endl;
}