01背包--动态规划
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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01背包--动态规划相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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这里主要是想改进一下二维数组的做法,用一维数组来实现01背包,也叫做滚动数组!
先借用某位大牛的一句话:“01背包在二维数组上操作,就是为了防止一个物品被放入多次的情况“
但其实01背包也可以用一维数组来做啦!
这里是把状态只用一维数组来表示,dp[j]表示放到第j个物品(或者说是前j个物品)的时候的最大价值,少了一维,感觉好神奇...不过在我仅仅做过的题目中,好像有很多都是用滚动数组的形式...
好了,用回当年的辣个栗子:
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让我假设现在的背包的容量是C=10;
物品编号: 1 2 3
物品重量: 5 6 4
物品价值:20 10 12
---------------------------------------
直接分析dp数组:
dp:0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
i=1:
dp[10] = max(dp[5]+20, dp[10]);
dp[9] = max(dp[4]+20, dp[9]);
dp[8] = max(dp[3]+20, dp[8]);
dp[7] = max(dp[2]+20, dp[7]);
dp[6] = max(dp[1]+20, dp[6]);
dp[5] = max(dp[0]+20, dp[5]);
dp: 0 0 0 0 20 20 20 20 20 20
---------------------------------------------
i=2:
dp[10] = max(dp[6]+4, dp[10]);
dp[9] = max(dp[3]+10, dp[9]);
dp[8] = max(dp[2]+10, dp[8]);
dp[7] = max(dp[1]+10, dp[7]);
dp[6] = max(dp[0]+10, dp[6]);
dp: 0 0 0 0 20 20 20 20 20 20 //看到了没,选10的都被之前的20压下去了
-------------------------------------------
i=3:
dp[10] = max(dp[6]+12, dp[10]);
dp[9] = max(dp[5]+12, dp[9]);
dp[8] = max(dp[4]+12, dp[8]);
dp[7] = max(dp[3]+12, dp[7]);
dp[6] = max(dp[2]+12, dp[6]);
dp[5] = max(dp[1]+12, dp[5]);
dp[4] = max(dp[0]+12, dp[4]);
dp: 0 0 0 12 20 20 20 20 32 32
Hiho
输入
每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据。
每组测试数据的第一行为两个正整数N和M,表示奖品的个数,以及小Ho手中的奖券数。
接下来的n行描述每一行描述一个奖品,其中第i行为两个整数need(i)和value(i),意义如前文所述。
测试数据保证
对于100%的数据,N的值不超过500,M的值不超过10^5
对于100%的数据,need(i)不超过2*10^5, value(i)不超过10^3
输出
对于每组测试数据,输出一个整数Ans,表示小Ho可以获得的总喜好值。
样例输入
5 1000 144 990 487 436 210 673 567 58 1056 897
样例输出
2099
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args)
{
//用一维数组实现
Scanner sc=new Scanner(System.in);
int n,m;
n=sc.nextInt();
m=sc.nextInt();
int need[] =new int[n];
int val[]=new int[n];
int f[]=new int[m+1];
for(int i=0;i<n;i++)
{
need[i]=sc.nextInt();
val[i]=sc.nextInt();
}
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=m;j>=need[i];j--)
{
f[j]=Math.max(f[j],f[j-need[i]]+val[i]);
}
}
System.out.println(f[m]);
}
}
以上是关于01背包--动态规划的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章