动态规划之01背包详解解题报告
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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之01背包详解解题报告相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
01背包问题,是用来介绍动态规划算法最经典的例子,网上关于01背包问题的讲解也很多,我写这篇文章力争做到用最简单的方式,最少的公式把01背包问题讲解透彻。
01背包的状态转换方程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ), f[i-1,j] }
题目描述:
有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品,它们的重量分别是2,2,6,5,4,它们的价值分别是6,3,5,4,6,现在给你个承重为10的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?
name | weight | value | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
a | 2 | 6 | 0 | 6 | 6 | 9 | 9 | 12 | 12 | 15 | 15 | 15 |
b | 2 | 3 | 0 | 3 | 3 | 6 | 6 | 9 | 9 | 9 | 10 | 11 |
c | 6 | 5 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 10 | 11 |
d | 5 | 4 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 10 | 10 |
e | 4 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 |
只要你能通过找规律手工填写出上面这张表就算理解了01背包的动态规划算法。
首先要明确这张表是至底向上,从左到右生成的。
为了叙述方便,用e2单元格表示e行2列的单元格,这个单元格的意义是用来表示只有物品e时,有个承重为2的背包,那么这个背包的最大价值是0,因为e物品的重量是4,背包装不了。
对于d2单元格,表示只有物品e,d时,承重为2的背包,所能装入的最大价值,仍然是0,因为物品e,d都不是这个背包能装的。
同理,c2=0,b2=3,a2=6。
对于承重为8的背包,a8=15,是怎么得出的呢?
根据01背包的状态转换方程,需要考察两个值,
一个是f[i-1,j],对于这个例子来说就是b8的值9,另一个是f[i-1,j-Wi]+Pi;
在这里,
f[i-1,j]表示我有一个承重为8的背包,当只有物品b,c,d,e四件可选时,这个背包能装入的最大价值
f[i-1,j-Wi]表示我有一个承重为6的背包(等于当前背包承重减去物品a的重量),当只有物品b,c,d,e四件可选时,这个背包能装入的最大价值
f[i-1,j-Wi]就是指单元格b6,值为9,Pi指的是a物品的价值,即6
由于f[i-1,j-Wi]+Pi = 9 + 6 = 15 大于f[i-1,j] = 9,所以物品a应该放入承重为8的背包
1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 #define V 1500 4 unsigned int f[10][V];//全局变量,自动初始化为0 5 unsigned int weight[10]; 6 unsigned int value[10]; 7 #define max(x,y) (x)>(y)?(x):(y) 8 int main() 9 { 10 11 int N,M; 12 cin>>N;//物品个数 13 cin>>M;//背包容量 14 for (int i=1;i<=N; i++) 15 { 16 cin>>weight[i]>>value[i]; 17 } 18 for (int i=1; i<=N; i++) 19 for (int j=1; j<=M; j++) 20 { 21 if (weight[i]<=j) 22 { 23 f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-weight[i]]+value[i]); 24 } 25 else 26 f[i][j]=f[i-1][j]; 27 } 28 29 cout<<f[N][M]<<endl;//输出最优解 30 }
可以进一步优化内存使用。上面计算f[i][j]可以看出,在计算f[i][j]时只使用了f[i-1][0……j],没有使用其他子问题,因此在存储子问题的解时,只存储f[i-1]子问题的解即可。这样可以用两个一维数组解决,一个存储子问题,一个存储正在解决的子问题。
再进一步思考,计算f[i][j]时只使用了f[i-1][0……j],没有使用f[i-1][j+1]这样的话,我们先计算j的循环时,让j=M……1,只使用一个一维数组即可。
for i=1……N
for j=M……1
f[j]=max(f[j],f[j-weight[i]+value[i])
1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 #define V 1500 4 unsigned int f[V];//全局变量,自动初始化为0 5 unsigned int weight[10]; 6 unsigned int value[10]; 7 #define max(x,y) (x)>(y)?(x):(y) 8 int main() 9 { 10 11 int N,M; 12 cin>>N;//物品个数 13 cin>>M;//背包容量 14 for (int i=1;i<=N; i++) 15 { 16 cin>>weight[i]>>value[i]; 17 } 18 for (int i=1; i<=N; i++) 19 for (int j=M; j>=1; j--) 20 { 21 if (weight[i]<=j) 22 { 23 f[j]=max(f[j],f[j-weight[i]]+value[i]); 24 } 25 } 26 27 cout<<f[M]<<endl;//输出最优解 28 }
以上是关于动态规划之01背包详解解题报告的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章