一维的背包问题

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了一维的背包问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

01背包问题

N件物品和一个容量为C的背包。第i件物品的费用是w[i],价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。

 

//w[i] 表示物品i的重量

//v[i] 表示物品i的价值

//C 表示背包的容量

//dp[i][c]表示前i件物品恰放入一个容量为c的背包可以获得的最大价值

 

//dp[i][c] = max(dp[i-1][c],dp[i-1][c-w[i]]+v[i])

//降维后:dp[c] = max(dp[c],dp[c-w[i]]+v[i])  max里的dp[c]dp[c-w[i]]保存的是状态dp[i-1][c]和状态dp[i-1][c-w[i]]的值

 

//01 背包 降维:

memset(dp,0,sizeof(dp));   //init

for(int i=1; i<=n; i++)

        for(int c=C; c>=w[i]; c--)  //注意,c要由C倒推到w[i],c<w[i],dp[c] = dp[c]; 所以不用写了...

               dp[c] = max(dp[c],dp[c-w[i]]+v[i]);     //c要倒推才能保证在推dp[c],max里的dp[c]dp[c-w[i]]保存的是状态dp[i-1][c]和状态dp[i-1][c-w[i]]的值

 

 

完全背包问题

N种物品和一个容量为C的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是w[i],价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大

 

状态转移方程:

dp[i][c] = max(dp[i-1][c],dp[i][c-w[i]]+v[i])

降维后: dp[c] = max(dp[c],dp[c-w[i]]+v[i])  max里的dp[c]dp[c-w[i]]保存的是状态dp[i-1][c]和状态dp[i][c-w[i]]的值

 

//完全 背包 降维:

memset(dp,0,sizeof(dp));   //init

for(int i=1; i<=n; i++)

        for(int c=w[i]; c<=C; c--)   //注意,c要正推

               dp[c] = max(dp[c],dp[c-w[i]]+v[i]);     //c要正推才能保证在推dp[c],max里的dp[c]dp[c-w[i]]保存的是状态dp[i-1][c]和状态dp[i][c-w[i]]的值

以上是关于一维的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

DP背包问题小结(01背包,完全背包,需恰好装满或不需,一维DP二维DP)

一维背包问题

背包问题

经典动态规划——0/1背包问题(二维数组动规,一维数组动规实现)

01背包_顺序枚举和逆序枚举的问题_一维数组

把01背包问题的底裤扒个底朝天!!!