动态规划——背包问题
Posted 爱敲代码的Harrison
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了动态规划——背包问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
题目
给定两个长度都为N的数组weights和values,weights[i]和values[i]分别代表i号物品的重量和价值。给定一个正数bag,表示一个载重bag的袋子,你装的物品不能超过这个重量。返回你能装下最多的价值是多少?
该题暴力解法和详细分析过程请参考这篇博客——暴力递归——从左往右的尝试模型2,背包问题。
很明显,这个题暴力解的时候也会有大量重复计算,请看下图:
我们跳过记忆化搜索的阶段,直接来改成经典的动态规划,可以先参考这篇文章——从暴力递归到动态规划,记忆化搜索。这篇文章详细分析了加缓存的动态规划(记忆化搜索)和经典动态规划的改法。
暴力递归的过程就是动态转义方程,并且改动态规划只需依照暴力递归的过程来改,跟题意已经解耦了。
所以这里直接贴上这个题经典的暴力解法:
public static int process2(int[] w,int[] v,int index,int rest)
if(rest<0)
return -1;
if(index==w.length)
return 0;
int p1=process2(w, v, index+1, rest);
int p2next=process2(w, v, index+1, rest-w[index]);
int p2=-1;
if(p2next!=-1)
p2=p2next+v[index];
return Math.max(p1, p2);
public static int maxValue2(int[] w,int[] v,int bag)
if(w==null || v==null || w.length!=v.length || w.length==0)
return 0;
return process2(w, v, 0, bag);
很明显,可变参数只有index和rest,所以是一张二维表。
1)rest<0,所以rest左侧区域无效;
if(rest<0)
return -1;
2)index==w.length,所以第5行全是0;
if(index==w.length)
return 0;
3)除此以外,上一行总是依赖下一行;并且在每一行都是从左往右开始填;
for(int index=N-1; index>=0; index--)
for(int rest=0; rest<=bag; rest++)
int p1=dp[index+1][rest];
int p2=-1;
if(rest-w[index]>0)
p2=v[index]+dp[index+1][rest-w[index]];
dp[index][rest]=Math.max(p1, p2);
4)返回 dp[0][bag],就是结果。
return process2(w, v, 0, bag);
完整代码:
package com.harrison.class13;
public class Code03_Knapsack
public static int process2(int[] w,int[] v,int index,int rest)
if(rest<0)
return -1;
if(index==w.length)
return 0;
int p1=process2(w, v, index+1, rest);
int p2next=process2(w, v, index+1, rest-w[index]);
int p2=-1;
if(p2next!=-1)
p2=p2next+v[index];
return Math.max(p1, p2);
public static int maxValue2(int[] w,int[] v,int bag)
if(w==null || v==null || w.length!=v.length || w.length==0)
return 0;
return process2(w, v, 0, bag);
public static int dpway(int[] w,int[] v,int bag)
int N=w.length;
int[][] dp=new int[N+1][bag+1];
// 因为Java中,数组初始化默认全是0,所以base case2可以不用特意初始化为0
for(int index=N-1; index>=0; index--)
for(int rest=0; rest<=bag; rest++)
int p1=dp[index+1][rest];
int p2=-1;
if(rest-w[index]>=0)
p2=v[index]+dp[index+1][rest-w[index]];
dp[index][rest]=Math.max(p1, p2);
return dp[0][bag];
public static void main(String[] args)
int[] w = 3, 2, 4, 7, 3, 1, 7 ;
int[] v = 5, 6, 3, 19, 12, 4, 2 ;
int bag=15;
System.out.println(maxValue2(w, v, bag));
System.out.println(dpway(w, v, bag));
以上是关于动态规划——背包问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章