混合背包问题

Posted jason66661010

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了混合背包问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

题目

有n种物品和一个容积为V的背包,第i种物品有amount[i]个,体积cost[i]和价值valum[i],问如何选取物品使得放入背包的物品价值之和最大。

未知具体是 01背包、完全背包还是多重背包

优化

  • amount[i]==1时,当01背包处理。
  • amount[i]×cost>=V时,当完全背包处理。
  • amount[i]≥1时,采用二进制拆分,从而转换成01背包求解,具体如下:
    在上面的状态转移方程中,我们让k从1→→amount[i]来实现拿不同的个数,从而转换成01背包问题,但我们可以发现,我们只要将amount[i]拆分成几个数,就可以用他们组合成小于amount[i]的任何数。例如:amount[i]=11,11的二进制为1011,把11拆成100(4)、0010(2)、0001(1)、4(11-4-2-1),这样就可以用4、2、1、4来组合成11以内所有的整数,这样放第这种物品时本来放11次,现在只要放4次,虽然仍然有重复,但也实现了优化。

初始化

  • 如果题目没有要求必须装满,那么我们只要将dp数组全部置为0即可。
  • 如果必须装满,我们就将dp[0]初始化为0,其他初始化为?∞。

代码

#include<iostream>
#include<algorithm>  
#include<string.h>  
#include<string>   
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
using namespace std;
#define CRL(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define M 100000000
typedef unsigned long long LL;
typedef  long long ll;
const int mod =1e9+7;

int V,dp[120002];

void ZeroOnePack(int cost,int valum)		//01背包问题
{
    for(int i=V;i>=cost;i--)
        dp[i]=max(dp[i],dp[i-cost]+valum);
    return; 
}

void CompletePack(int cost,int valum)		//完全背包问题
{
    for(int i=cost;i<=V;i++)
        dp[i]=max(dp[i],dp[i-cost]+valum);
    return;
}

void MultiplePack(int cost,int valum,int amount)	//多重背包问题
{
    if(cost*amount>=V)//注意这里!!!!!!!!!!!!!!!!!
        //如果总容量比这个物品的容量要小,那么这个物品可以直到取完,相当于完全背包
        CompletePack(cost,valum);
    else
    {
        int k=1;
        while(k<amount)
        {
            ZeroOnePack(cost*k,valum*k);//这里要调用01背包,但是要乘k
            amount-=k;
            k=k<<1; 	//k*=2
        }
        ZeroOnePack(cost*amount,valum*amount);//最后剩余一个amount
     }
    return; 
}

int main()
{
    int n,cost[1000],valum[1000],amount[1000];
    while(cin>>n>>V)
    {
        CRL(dp);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            cin>>cost[i]>>valum[i]>>amount[i];
        
        for(int i=1;i<=n;i++)
            MultiplePack(cost[i],valum[i],amount[i]);
        
        cout<<dp[V]<<endl;
    }
    return 0;
}

以上是关于混合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

蒟蒻吃药计划-治疗系列 #round4 多重背包+混合背包代码存放

混合背包(背包03)

动态规划/背包问题背包问题第一阶段最终章:混合背包问题

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