最小重量机器选择问题

Question

{//回溯法#include <iostream>#include<fstream>#include <vector>#include <algorithm>#define MAX 100using namespace std;int w[MAX][MAX];        //从供应商j处购买部件i的重量int c[MAX][MAX];        //从供应商j处购买构件i的价格int bestx[MAX];            //储存第i个部件的最佳供应商编号int x[MAX];                //记录求解过程中储存第i个部件的供应商编号 int n, m, d;            //部件个数，供应商个数，最大总价格 int cw = 0, cc = 0, bestw = 99999;                //当前已选部件的重量，当前已选部件的价格，最小重量 void Input(const string &input_filename){    ifstream fin(input_filename);    fin >> n >> m >> d;                    //从文件第一行读取n，m，d     for (int i = 1; i <= n; i++) {            //从前n行读取每个商品在每个供应商处的价格         for (int j = 1; j <= m; j++) {                    fin >> c[i][j];        }    }    for (int i = 1; i <= n; i++) {        for (int j = 1; j <= m; j++) {            fin >> w[i][j];                    //从后n行读取每个商品在每个供应商处的重量         }    }    fin.close();}void Output(const string &output_filename)        //将运行结果保存至文本文件“output.txt” {    ofstream fout("output.txt");    fout << "最小重量为：" << bestw << endl;    fout << "每个部件的供应商：" << endl;    for (int i = 1; i <= n; i++)        fout << bestx[i] << " ";    fout << endl;    fout.close();}void BackTrack(int t)                             //利用回溯法求解，在总价格<=d的条件下计算第t-n个部件的最小重量 {    if (t > n)                                //已经到叶子结点(所有节点选择完毕)     {                                if(cw<bestw)                         //当前重量和小于最小重量         {            bestw = cw;                        //更新最优解             for (int i = 1; i <= n; i++)                  bestx[i] = x[i];            //更新每个部件对应的供应商编号         }            return;    }     else {        if(cw + w[t][i] > bestw)             return;        for (int i = 1; i <= m; i++) {        //循环处理m个供应商             if (cc + c[t][i] <= d && cw + w[t][i] < bestw) //限界函数：当前已选部件的价格加从第i个供应商处买第t个部件的价格之和小于最大总价格,剪枝函数：当前已选部件的价格加从第i个供应商处买第t个部件的价格之和小于最大总价格            {                        x[t] = i;                    //记录当前部件t的供应商编号                 cc += c[t][i];                //选中t部件，将t部件对应重量、价格加到已选部件的总价格、总重量                 cw += w[t][i];                BackTrack(t + 1);            //继续深入t的子节点             }            cc -= c[t][i];                //子节点遍历完成，回溯之前要将重量及价格恢复原值             cw -= w[t][i];        }    }}void Complex(){    // 读取输入数据    std::ifstream inputFile("input.txt");    int n;    inputFile >> n;    std::vector<int> serviceTimes(n);    for (int i = 0; i < n; ++i) {        inputFile >> serviceTimes[i];    }    inputFile.close();    // 对顾客的服务时间进行排序    std::sort(serviceTimes.begin(), serviceTimes.end());    // 初始化等待时间    int totalWaitTime = 0;    int currentWaitTime = 0;    // 计算等待时间    for (int serviceTime : serviceTimes) {        currentWaitTime += serviceTime;        totalWaitTime += currentWaitTime;    }    // 计算平均等待时间    double averageWaitTime = static_cast<double>(totalWaitTime) / n;    // 将结果写入输出文件        std::ofstream outputFile("output.txt",ios::app);    outputFile <<"时间复杂度:" <<averageWaitTime<<"s";    outputFile.close();}int main() {    Input("input.txt");    BackTrack(1);    Output("output.txt");    Complex();    return 0;}}

Answer 1

你的代码看起来已经很完整了，它使用了回溯法来解决最小重量机器选择问题。这是一个经典的优化问题，目标是在满足一定条件（总价格不超过d）的情况下，选择使得总重量最小的供应商。

你的代码中，BackTrack函数是核心部分，它使用了递归来遍历所有可能的供应商组合。在每一步，它都会检查当前的组合是否满足价格条件，如果满足并且重量小于当前最小重量，就更新最小重量和最优解。如果当前组合的价格超过了d，或者重量已经超过了当前最小重量，就会剪枝，即停止进一步搜索这个组合的子树。

在main函数中，你首先从输入文件中读取数据，然后调用BackTrack函数来找到最优解，最后将结果输出到文件中。

你的代码中还包含了一个Complex函数，它似乎是用来计算等待时间的，但是这个函数和最小重量机器选择问题没有直接关系。

总的来说，你的代码看起来已经能够解决最小重量机器选择问题。如果你在运行代码时遇到任何问题，或者有任何其他的问题，欢迎继续提问。