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
有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]和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]时,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]时,max里的dp[c]和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
有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]和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]时,max里的dp[c]和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)