背包求具体方案(南昌理工学院暑假集训队)

本文详细介绍了01背包问题的基本概念、解题思路和代码实现,并着重讲解了如何求解最优解的具体方案,包括字典序最小的物品选择序列。通过实例解析,展示了动态规划在解决背包问题中的应用。

系列文章目录

01背包
01背包具体方案


前言

今天呢,写的是暑假集训的第一次博客,本蒟蒻学识浅薄,还望对观者有帮助呀!
今天讲的是背包问题的具体方案,也就是说01背包最优解的商品编号!那么要讲具体方案,就先来复习一下01背包吧,然后再来谈具体方案,嗯!开始吧


一、什么是01背包

有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。

第 i 件物品的体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。
输出最大价值。

输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。

接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 件物品的体积和价值。

输出格式
输出一个整数,表示最大价值。

数据范围
0<N,V≤1000
0<vi,wi≤1000
输入样例
4 5
1 2
2 4
3 4
4 5
输出样例:
8

二、01背包思路

1.解题

有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。“每件物品只能使用一次”,然后求怎么装这些物品,使得不超过v的情况下,价值达到最大。在这里呢,首先第一步就是设置背包状态,用一个二维数组f[i][j]表示前i件商品中,在不超过j体积下的最大价值!
当前背包容量不够(j < v[i]),没得选,因此前 ii 个物品最优解即为前 i−1i−1 个物品最优解:
对应代码:f[i][j] = f[i - 1][j]。
(3)当前背包容量够,可以选,因此需要决策选与不选第 ii 个物品:
选:f[i][j] = f[i - 1][j - v[i]] + w[i]。
不选:f[i][j] = f[i - 1][j] 。
我们的决策是如何取到最大价值,因此以上两种情况取 max() 。

 for(int i = 1; i <= n; i++) 
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            //  当前背包容量装不进第i个物品,那么价值等于前i-1个物品
            if(j < v[i]) 
                f[i][j] = f[i - 1][j];// 选择第i个物品
            else    
                f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i]] + w[i]);
        }           

2.代码实现

代码如下:

int main() 
{
    int n, m;   
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
        cin >> v[i] >> w[i];

    for(int i = 1; i <= n; i++) 
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            //  当前背包容量装不进第i个物品,那么价值等于前i-1个物品
            if(j < v[i]) 
                f[i][j] = f[i - 1][j];// 选择第i个物品
            else    
                f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i]] + w[i]);
        }           
    cout << f[n][m] << endl;
    return 0;
}

三、01背包求具体方案

1.解题

题目链接
有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。

第 i 件物品的体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。

输出 字典序最小的方案。这里的字典序是指:所选物品的编号所构成的序列。物品的编号范围是 1…N。

输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。

接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 件物品的体积和价值。

输出格式
输出一行,包含若干个用空格隔开的整数,表示最优解中所选物品的编号序列,且该编号序列的字典序最小。

物品编号范围是 1…N。

数据范围
0<N,V≤1000
0<vi,wi≤1000
输入样例
4 5
1 2
2 4
3 4
4 6
输出样例:
1 4

跟01背包的不同呢,就是这一题求的是最优解的具体方案!而且还要字典序输出!

第一步呢,跟01背包一样,设置状态f[i][j]为从1~n中选不超过j体积的所有选法,为最大值。然后记录所有的选法,最后再输出符合的选法就ok了,具体上代码讲!

2.代码

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>

using namespace std;
typedef long long ll;//本题int,longlong都一样,习惯用longlong
ll n, m;
const int N = 1100;//设置范围
ll f[N][N];
ll v[N],w[N];
int main()
{
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		cin >> v[i] >> w[i];
	for (int i = n; i >= 1; i--)//在这里为什么要逆序呢?原因在于当前的状态由于后面一种状态来确定的,所有这里逆序找出所有的选法
	{
		for (int j = 0; j <= m; j++)//从小到大和大到小一样,这里二维不压缩
		{
			f[i][j] = f[i + 1][j];
			if (j >= v[i])f[i][j] = max(f[i][j], f[i + 1][j - v[i]] + w[i]);//符合条件的选法
		}
	}
	ll i = 1, j = m;
	while (i <= n) {//正向找出解
		if (j >= v[i] && f[i + 1][j - v[i]] + w[i] >= f[i + 1][j]) {
			cout << i << " ";
			j -= v[i];i++;//输出完记得减去对应的体积
		}
		else i++;
	}
	return 0;
}
<think>嗯,用户想了解背包问题具体方案的方法。首先,我需要回顾一下背包问题的基本概念。背包问题通常是动态规划的经典例子,分为0-1背包和完全背包等类型。用户提到的是具体方案,所以需要确定在动态规划之后如何回溯得到选择的物品。 首先,我应该解释0-1背包问题的标准动态规划解法。状态定义通常是dp[i][j],表示前i个物品在容量j下的最大价值。然后状态转移方程是考虑选或不选第i个物品。这部分用户可能已经知道,但需要简要回顾以确保基础。 接下来,关键是如何根据dp数组回溯找到具体方案。常规的做法是从后往前检查每个物品是否被选中。例如,如果dp[i][j]不等于dp[i-1][j],说明第i个物品被选中,然后减去它的重量继续检查。但可能需要考虑逆序还是正序遍历物品,这里可能需要用二维数组记录状态,或者使用一维数组时需要注意更新顺序。 用户可能想知道具体的实现步骤,所以需要分步骤说明。例如,首先填充dp表,然后从结果倒推,逐个判断物品是否被选中。这时候需要逆序检查物品,从最后一个开始,比较当前容量下的价值是否与不选该物品时的价值加上该物品的价值相等。 另外,可能存在多种最优解的情况,这时候需要说明如何处理,比如按字典序最小的方案输出,或者输出所有可能方案。这时候可能需要调整物品遍历的顺序,比如在回溯时优先选择编号较小的物品。 还要考虑空间优化的问题。如果使用一维数组来优化空间,回溯可能会更复杂,因为丢失了部分状态信息。这时候可能需要使用二维数组来保存完整的状态,方便回溯。 用户可能在实际编码中遇到问题,比如如何记录选择路径。可能需要使用额外的数组来记录每个状态的选择情况,或者直接在回溯时通过比较dp值来判断。需要解释这两种方法的优缺点,比如空间换时间,或者时间换空间。 另外,示例是很有帮助的。举一个具体的例子,比如物品的重量和价值,以及背包容量,然后逐步展示如何填充dp表和回溯过程。这可以让用户更直观地理解步骤。 还要注意边界条件,比如容量为0或者没有物品时的处理,以及物品索引是否正确。这些细节在实现时容易出错,需要提醒用户检查。 最后,总结一下关键点:动态规划解最大价值,逆向回溯确定具体物品,处理多种解的情况,以及可能的实现技巧和注意事项。确保用户不仅了解算法步骤,还能应用到实际编码中。</think>### 背包问题具体方案的分步解析 #### 1. 问题定义 **0-1背包问题**:给定 $n$ 个物品(体积 $v_i$,价值 $w_i$)和容量为 $V$ 的背包一种物品选择方案,使得总价值最大且总体积不超过 $V$。要输出具体选择的物品编号。 --- #### 2. 动态规划解最大价值 **状态定义**: 定义二维数组 $dp[i][j]$,表示前 $i$ 个物品中选,总体积不超过 $j$ 时的最大价值。 **状态转移方程**: $$ dp[i][j] = \max\left( dp[i-1][j], \ dp[i-1][j-v_i] + w_i \right) $$ **初始化**: $$ dp[0][j] = 0 \quad (0 \leq j \leq V) $$ --- #### 3. 回溯具体方案 **核心思路**: 从最终状态 $dp[n][V]$ 逆向推导,判断每个物品是否被选中。 **具体步骤**: 1. **初始化**:当前剩余容量 $j = V$。 2. **逆序遍历物品**:从第 $n$ 个物品倒推到第 1 个。 3. **判断是否选中**: - 若 $dp[i][j] = dp[i-1][j - v_i] + w_i$,则说明选中了第 $i$ 个物品。 - 更新剩余容量 $j = j - v_i$。 4. **记录选中的物品编号**。 --- #### 4. 实现细节 **字典序最小方案**: 若要字典序最小的方案,需**正序遍历物品**,但在回溯时从后向前判断。此时需调整状态转移方向。 **示例代码框架(Python)**: ```python n, V = 4, 5 v = [2, 3, 4, 5] # 体积 w = [3, 4, 5, 6] # 价值 # 初始化dp表 dp = [[0]*(V+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(V+1): dp[i][j] = dp[i-1][j] if j >= v[i-1]: dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j - v[i-1]] + w[i-1]) # 回溯找方案 res = [] j = V for i in range(n, 0, -1): if j >= v[i-1] and dp[i][j] == dp[i-1][j - v[i-1]] + w[i-1]: res.append(i) j -= v[i-1] print("选中的物品编号(逆序):", sorted(res)) ``` --- #### 5. 关键点总结 - **逆向推导**:必须从最终状态倒推,才能确定每个物品是否被选中。 - **时间复杂度**:$O(nV)$,空间复杂度 $O(nV)$(可优化为一维数组,但需调整遍历顺序)。 - **多解处理**:若存在多个最优解,此方法默认输出最后遍历到的方案。若需字典序最小,需在状态转移时优先选择编号小的物品。 --- #### 6. 扩展:一维数组优化 若用一维数组 $dp[j]$,需倒序更新容量: ```python dp = [0]*(V+1) for i in range(1, n+1): for j in range(V, v[i-1]-1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i-1]] + w[i-1]) ``` 回溯时需额外记录选择路径,建议保留二维数组以便回溯。 --- 通过以上步骤,可准确解0-1背包问题的具体方案。实际编码时需注意物品编号与数组索引的对应关系。
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