01背包
2017-12-18 16:47
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01背包
问题描述
01背包(ZeroOnePack): 有N件物品和一个容量为V的背包。(每种物品均只有一件)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。==问题特点:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。==
算法简析
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。状态转移方程便是:
f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}
方程有两种情况
第一种是第i件不放进去,这时所得价值为:f[i-1][v]
第二种是第i件放进去,这时所得价值为:== f[i-1][v-c[i]]==+w[i]
(第二种是什么意思?就是如果第i件放进去,那么在容量v-c[i]里就要放进前i-1件物品)
最后比较第一种与第二种所得价值的大小,哪种相对大,f[i][v]的值就是哪种。
(这是基础,要理解!)
算法步骤
描述一个最优解的结构递归地定义最优解的值;
以“自底向上”的方式计算最优解的值;
从已计算的信息中构建出最优解的路径。
其中步骤1~3是动态规划求解问题的基础。如果题目只要求最优解的值,则步骤4可以省略。
二维数组实现
![](http://www.wutianqi.com/wp-content/uploads/2010/07/01pack.gif)
for(i=1;i<=n;i++) { for(j=1;j<=m;j++) { if(j>=w[i]) { f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+c[i]); } else { f[i][j]=f[i-1][j]; } } }
f[i][j]为所求最大值
显然用如上二维数组的方法浪费了大量的内存空间
我们仔细分析转移方程f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]} 会发现我们每次仅仅使用到了f[i-1][]的列表
也就是说对于往后的推断f[0…i-2]都是可以被覆盖的。希望读者在此独立思考3分钟
==逆序==
是的,我们只要逆序就可以将二维数组降低到一维空间来反复利用
//得记得全部初始化为0 for i=1..N forv=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};
练习题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2602
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