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1、我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。有的题目要求“恰好装满背包”时的最优解，有的题目则并没有要求必须把背包装满。一种区别这两种问法的实现方法是在初始化的时候有所不同。
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2、分支限界法求解0-1背包问题 问题描述：已知有N个物品和一个可以容纳M重量的背包，每种物品I的重量为WEIGHT，一个只能全放入或者不放入，求解如何放入物品，可以使背包里的物品的总效益最大。
3、假定n个商品重量分别为w 0 ， w 1 ， ...， w n-1 ，价值分别为p 0 ， p 1 ， ...， p n-1 ，背包载重量为M。
4、问题描述： 给定n种物品和一背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。
5、你双击那条提示信息，就会跟踪到出现错误的那一行，仔细检查你的关键字有没有拼错？有没有掉分号，掉括号什么的？再把源文件里面的type全部替换成其他的变量名试试。实在不行就向LS说的，换个编译器吧。
6、1．0-1背包： 每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次)：A.求最多可放入的重量。NOIP2001 装箱问题 有一个箱子容量为v(正整数，o≤v≤20000)，同时有n个物品(o≤n≤30)，每个物品有一个体积 (正整数)。
因为统计的是总的容量值，使其最大，所以操作是把1 to n的物品尝试累加到容量数组中。所以一定要先容量 后物品。至于容量倒着遍历，是为了减少一个附加空间。你看看你的是不是和附件的一样。
如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[v]由f[v-c]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。
多个背包，不可以重复放物品，但放物品的顺序有限制。 F[I，j，k]表示决策到第i个物品、第j个背包，此背包花费了k的空间。
][.s]=false，f[0][0]=true。然后：for i=1 to n for j=w[i] to s f[i][j]=f[i-1][j] or f[i-1][j-w[i]]；最后输出结果只需看f[n][s]是否为true，为true则存在可行解，否则不存在。
有了这个过程以后，01背包问题的伪代码就可以这样写：for i=.N ZeroOnePack(c[i]，w[i])；初始化的细节问题 我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。
有了这个过程以后，01背包问题的伪代码就可以这样写：for i=.N ZeroOnePack(c，w)；初始化的细节问题 我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。
既然01背包问题是最基本的背包问题，那么我们可以考虑把完全背包问题转化为01背包问题来解。最简单的想法是，考虑到第i种物品最多选V/c 件，于是可以把第i种物品转化为V/c件费用及价值均不变的物品，然后求解这个01背包问题。
