背包问题(课件内容(讲解,容易理解))
2015-08-26 20:54
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背包问题(课件内容(讲解,容易理解))
01背包:
题目
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
基本思路
这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。
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]}
这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下:“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]。
算法:(伪代码,有助理解)
例子:5个物品,(重量,价值)分别为: (5,12),(4,3),
(7,10) ,(2,3),(6,6)
,背包的容量为15 ,求能装的最大价值。
从下到上(行顺序),从右到左(列顺序)依次填充表格。以倒数第二行为例:此时仅有两个物品(物品1和物品2),当背包容量为15时,能装的最大的价值为15,当背包的容量为14的时候,背包能装的最大价值量为15……,直到背包容量为9,背包能装的最大价值量都为15。当背包容量为8时(此时只能放一个物品,由于物品1的体积为5,价值为12,而物品2的体积为4,价值为3,所以选择价值大的放入背包),背包能装的最大价值量为12,一直到背包容量为5。当背包容量为4时(只能放入物品2),此时背包能装的价值量3,。当背包容量小于4时,由于物品1和物品2的体积都大于等于4,所以物品1和物品2都不能放入背包,因而价值为0。
注意:每个空里填的都是,在当前可以选择的物品中,根据当前背包容量,使背包填充的价值最大。如:当填充物品3这一行表格时:物品1和物品2、物品3都可以选择,当背包容量为15时,此时填充,物品1(5,12)和物品2(7,10),填充价值最大为22.。
代码:
二维数组易于理解:
优化:将f数组转化为一维数组:
01背包:
题目
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
基本思路
这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。
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]}
这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下:“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]。
算法:(伪代码,有助理解)
初始化: f0 For(i=1 to n) { for( j=1 to v ) { f[i][j]=f[i-1][j]; if(j>=c[i]) { f[i][j]=max{f[i-1][j] ,f[i-1][j-c[i]]+w[i]}; } } }
例子:5个物品,(重量,价值)分别为: (5,12),(4,3),
(7,10) ,(2,3),(6,6)
,背包的容量为15 ,求能装的最大价值。
背包容量 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
5物品 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 12 | 12 | 12 | 12 | 15 | 15 | 18 | 22 | 22 | 25 | 25 |
4物品 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 12 | 12 | 12 | 12 | 15 | 15 | 18 | 22 | 22 | 25 | 25 |
3物品 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 12 | 12 | 12 | 12 | 15 | 15 | 15 | 22 | 22 | 22 | 22 |
2物品 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 12 | 12 | 12 | 12 | 15 | 15 | 15 | 15 | 15 | 15 | 15 |
1物品 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 |
从下到上(行顺序),从右到左(列顺序)依次填充表格。以倒数第二行为例:此时仅有两个物品(物品1和物品2),当背包容量为15时,能装的最大的价值为15,当背包的容量为14的时候,背包能装的最大价值量为15……,直到背包容量为9,背包能装的最大价值量都为15。当背包容量为8时(此时只能放一个物品,由于物品1的体积为5,价值为12,而物品2的体积为4,价值为3,所以选择价值大的放入背包),背包能装的最大价值量为12,一直到背包容量为5。当背包容量为4时(只能放入物品2),此时背包能装的价值量3,。当背包容量小于4时,由于物品1和物品2的体积都大于等于4,所以物品1和物品2都不能放入背包,因而价值为0。
注意:每个空里填的都是,在当前可以选择的物品中,根据当前背包容量,使背包填充的价值最大。如:当填充物品3这一行表格时:物品1和物品2、物品3都可以选择,当背包容量为15时,此时填充,物品1(5,12)和物品2(7,10),填充价值最大为22.。
代码:
二维数组易于理解:
#include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; int main() { int f[6][16]; int cos[6]={0,5,4,7,2,6}; int val[6]={0,12,3,10,3,6}; memset(f,0,sizeof(f)); for(int i=1;i<=5;i++) { for(int j=1;j<=15;j++) { f[i][j]=f[i-1][j]; if(j>=cos[i]) { f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-cos[i]]+val[i]); } } } for(int i=1;i<=5;i++) { for(int j=1;j<=15;j++) printf("%d ",f[i][j]); printf("\n"); } printf("最大价值:%d\n",f[5][15]);
优化:将f数组转化为一维数组:
#include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; int main() { int f[16]; int cos[6]={0,5,4,7,2,6}; int val[6]={0,12,3,10,3,6}; memset(f,0,sizeof(f)); for(int i=1;i<=5;i++) { for(int j=15;j>=1;j--)/*注意,这里j是从大到小进行的*/ { if(j>=cos[i]) { f[j]=max(f[j],f[j-cos[i]]+val[i]); } } } for(int i=1;i<=15;i++) { printf("%d ",f[i]); } }
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