01揹包問題

2021-06-14 15:54:33 字數 2532 閱讀 9559

問題描述:

有n件物品和乙個容量為v的揹包。第i件物品的重量是c[i],價值是w[i]。求解將哪些物品裝入揹包可使這些物品的重量總和不超過揹包容量,且價值總和最大。

問題特點:每種物品僅有一件,可以選擇放或不放。(0:不放  1:放)

基本思路:

這是最基礎的揹包問題,用子問題定義狀態:即f[i][v]表示前i件物品恰放入乙個容量為v的揹包可以獲得的最大價值。則其狀態轉移方程便是:f[i][v]=max 。 可以壓縮空間,f[v]=max   這個方程非常重要,基本上所有跟揹包相關的問題的方程都是由它衍生出來的。所以有必要將它詳細解釋一下:「將前i件物品放入容量為v的揹包中」這個子問題,若只考慮第i件物品的策略(放或不放),那麼就可以轉化為乙個只牽扯前i-1件物品的問題。如果不放第i件物品,那麼問題就轉化為「前i-1件物品放入容量為v的揹包中」,價值為f[i-1][v];如果放第i件物品,那麼問題就轉化為「前i-1件物品放入剩下的容量為v-c[i]的揹包中」,此時能獲得的最大價值就是f [i-1][v-c[i]]再加上通過放入第i件物品獲得的價值w[i]。

注意f[v]有意義當且僅當存在乙個前i件物品的子集,其費用總和為v。所以按照這個方程遞推完畢後,最終的答案並不一定是f[n] [v],而是f[n][0..v]的最大值。如果將狀態的定義中的「恰」字去掉,在轉移方程中就要再加入一項f[v-1],這樣就可以保證f[n] [v]就是最後的答案。至於為什麼這樣就可以,由你自己來體會了。

**實現:

[cpp]view plain

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#include

#include

#define minusinf 0x80000000

#define maxn 100

#define maxv 1000

intmax(

inta,

intb)  

//n件物品和乙個容量為v的揹包。第i件物品的費用是c[i],價值是w[i],裝滿與否要求為full

//演算法1:經典dp二維陣列解法,時間複雜度及空間複雜度均為o(nv) 

intzeroonepack1(

intn,

intv,

intc,

intw,

intfull)  

else

for(i=1;i<=n;i++)  

}  if

(f[n][v]<0) 

return

-1;  

else

return

f[n][v];  

}  //演算法2:演算法1的一維陣列解法,時間複雜度為o(nv),空間複雜度為o(v)

intzeroonepack2(

intn,

intv,

intc,

intw,

intfull)  

else

for(i=1;i<=n;i++)  

}  if

(f[v]<0) 

return

-1;  

else

return

f[v];  

}  //演算法3:演算法2的優化,去掉了無必要的判斷,時間複雜度為o(nv),空間複雜度為o(v)

intzeroonepack3(

intn,

intv,

intc,

intw,

intfull)  

else

for(i=1;i<=n;i++)  

}  if

(f[v]<0) 

return

-1;  

else

return

f[v];  

}  //演算法4:演算法3的常數優化,在v較大時優勢明顯,時間複雜度為o(nv),空間複雜度為o(v)

intzeroonepack4(

intn,

intv,

intc,

intw,

intfull)  

else

memset(f,0,

sizeof

(f));  

for(i=1;i<=n;i++) sum+=w[i];  

for(i=1;i<=n;i++)  

}  if(f[v]<0) 

return

-1;  

else

return

f[v];  

}  int

main()  

printf("%d\n"

,zeroonepack1(n,v,c,w,0));  

}  return

0;  

}  

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