Knapsack Problem(背包问题)

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int w[4]={2, 1, 3, 2};
int v[4]={3, 2, 4, 2};
int n=4, W=5;

// Recursion algorithm
int REC(int num, int rem)
{
    int res;
    if(num == n) res = 0;
    else if(rem < w[num]) res = REC(num + 1, rem);
    else res = max(REC(num + 1, rem), REC(num + 1, rem-w[num]) + v[num]);
    return res;
}

int dp[5][6]={0};

int DP(int rem)
{
    int i=0, j=0;
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        for(j = 0; j <= W; j++)
        {
            if(w[i] > j) dp[i+1][j] = dp[i][j];
            else dp[i+1][j] = max(dp[i][j], dp[i][j-w[i]]+v[i]);
        }
    }
    return dp[n][rem];
}

// Complete Knapsack Problem
int DP2(int rem)
{
    int i=0, j=0;
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        for(j = 0; j <= W; j++)
        {
            if(w[i] > j) dp[i+1][j] = dp[i][j];
            else dp[i+1][j] = max(dp[i][j], dp[i+1][j-w[i]]+v[i]);
        }
    }
    return dp[n][rem];
}

int main()
{
    int res;
    res = REC(0, W);
    res = DP(W);
    res = DP2(W);
    cout << res;
    return 0;
}
### 使用Python实现0-1背包问题 对于给定的一系列物品以及一个容量有限的背包,目标是在不超过背包容量的前提下最大化所选物品的总价值。这个问题可以通过动态规划来高效解决。 #### 动态规划的核心概念在于: - **状态定义**:创建二维数组`dp[i][j]`表示前`i`个物品中选取若干个,在总体积恰好等于`j`的情况下可以获得的最大价值。 - **转移方程**:如果当前考虑的是第`i`个物品,则有两种情况: - 不选择该物品:`dp[i][j]=dp[i−1][j]` - 选择该物品(前提是还能放下): `dp[i][j]=max(dp[i−1][j], dp[i−1][w−weights[i]]+values[i])`,其中`w`代表背包剩余空间[^3] 下面是具体的Python代码实现: ```python def knapsack_01(weights, values, capacity): n = len(values) # 创建并初始化dp表 dp = [[0]*(capacity + 1) for _ in range(n + 1)] # 构建dp表格 for i in range(1, n + 1): for w in range(capacity + 1): if weights[i-1] <= w: dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1]) else: dp[i][w] = dp[i-1][w] return dp[-1][-1] if __name__ == "__main__": # 测试数据 weights = [1, 3, 4] values = [15, 20, 30] capacity = 4 result = knapsack_01(weights, values, capacity) print(f"最大可获得的价值为:{result}") ``` 这段程序实现了基于动态规划方法求解0-1背包问题的功能,并给出了测试实例的结果展示。通过调整输入参数中的权重列表、价值列表和背包容量,可以方便地应用于其他场景下的优化决策过程[^4].
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