動態規劃中的揹包問題

2021-10-22 04:28:05 字數 1602 閱讀 9588

找子問題:對於第i個物品要考慮的有兩種情況;第一,包的容量可以裝不下物品,這時揹包所裝物品的最大價值dp[i][j]和dp[i-1][j]相等;第二種情況是包的剩餘容量大於第i個物品的重量,這時可以選擇裝入或者不裝入第i個物品,我們對於裝入方式的選擇也是基於哪種情況下會使得揹包所含物品的價值最大而決定。這時揹包可裝物品的最大價值就是dp[i-1][j-weight(i)]+value[i]和dp[i-1][j]中的大者。

確定狀態轉移方程:由上面的分析可以得出

** 當j=eight[i]時:dp[i][j]=max(dp[i-1][j-weight(i)]+value[i],dp[i-1][j])**

解決0-1揹包問題的c++**實現如下

#include

using

namespace std;

const

int max=

1000+10

;int weight[max]

;int value[max]

;//dp[i][j]表示揹包容量為j時對於i件物品的最大價值

int dp[max]

[max]

;int

main()

} cout<[m]<}}

演算法空間複雜度優化:可以分析dp陣列,會發現每次求dp[i][j]時只與其上一行相關,而且是由右下角向左上方遷移的,因此可以將其修改為一維陣列以節省空間。為了計算時不影響下次計算,可以從右往左計算dp值。此時用dp[m]揹包容量為m時的最優解。通過不考慮揹包容量小於物品價值的情況以及利用滾動陣列,此時**可優化為如下:

while

(cin>>m>>n)

} cout<<}

當j=eight[i]時:dp[i][j]=max(dp[i][j-weight(i)]+value[i],dp[i][j])**

相應的c++實現**經優化就變成了

#include

using

namespace std;

const

int max=

1000+10

;int weight[max]

;int value[max]

;//dp[i][j]表示揹包容量為j時對於i件物品的最大價值

int dp[max]

;int

main()

} cout<[m]<}}

#include

using

namespace std;

const

int max=

1000+10

;int weight[max]

;int value[max]

;int amount[max]

;//dp[i][j]表示揹包容量為j時對於i件物品的最大價值

int dp[max]

;int

main()

}}cout<<}

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