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0/1背包问题
阅读量:5330 次
发布时间:2019-06-14

本文共 1495 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

题目

  有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大。

思路

    首先假设物品数 N = 6,容量 V = 10。
    容量数组 c 为:
c[0] c[1] c[2] c[3] c[4] c[5]
 3  3  2  4

    价值数组 w 为:

w[0] w[1] w[2] w[3] w[4] w[5]
 12  9  14  6  13
    
每种物品可以选择放或者不放。对于 “
将前 i 件物品放入容量为 v 的背包中”这个子问题,若只考虑第 i 件物品的策略(放或不放),那么就可以转化为一个只牵扯前 i-1 件物品的问题。如果不放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”,价值为f[i-1][v];如果放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”,此时能获得的最大价值就是f [i-1][v-c[i]] 再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i]。 用子问题定义状态:
即 f[i][v] 表示前 i 件物品恰放入一个容量为 v 的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是:f[i][v] = max{   f[i-1][v]  ,   f[i-1][v-c[i]]+w[i]  }。
 
    以下模拟二维数组 f[i][v] 状态:
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0 0 0 12 12 12 12 12 12 12
1 0 0 9 12 12 12 21 21 21 21
2 0 14 14 14 23 26 26 26 35 35
3 0 14 14 14 23 26 26 29 35 35
4 0 14 14 22 23 26 31 34 35 37
5 0 14 14 22 23 27 31 35 36 39
     首先从 i = 0 开始,得出 f[0] 数组。接下来根据状态转移方程,一步步的计算出 f[1],f[2] 直到 f[5]。我们根据方程,发现 f[0] 只是在计算  f[1] 的过程中使用,后面的过程不再读取数据。这说明空间可以进一步压缩。 即可以使用 一维数组 f 。来实现整个过程。
 
 
代码
#include 
#define N 6#define V 10int c[6] = {
4,3,2,3,2,4};int w[6] = {
12,9,14,6,8,13};void knapsack(){ int f[11]; int i,j,tmp; for(i = 0; i < V + 1 ; i++) f[i] = 0; for(i = 0; i < N; i++) { for(j = V+1; j >= c[i];j--) { tmp = f[j - c[i]] + w[i]; if(tmp > f[j]) f[j] = tmp; } } for(i = 0;i <= V; i++) printf("%d\t",f[i]);}int main(){ knapsack(); return 0;}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/husterchenji/archive/2012/11/30/2796152.html

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