多重背包基础

题目:hdu1171

题意:把一个多重背包尽可能地分成相等的两份。

解答:背包的总乘重为所有重量的一半,然后尽可能地接近这个总乘重就好。

<pre name="code" class="cpp">//多重背包
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 300000;
int dp[MAXN];
int N,W;
int value[55],num[55];
void zero_one_bag(int weight,int value)
{
    for(int i = W;i >= weight;i--)
         dp[i] = max(dp[i],dp[i - weight]+value);
    return;
}
void certain_num_bag(int weight,int value,int num)
{
    int k = 1;
    while(k < num)
    {
        zero_one_bag(k*weight,k*value);
        num -= k;
        k <<= 1;
    }
    zero_one_bag(num*weight,num*value);
    return;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&N))
    {
        if(N < 0)
            break;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int sum = 0;
        for(int i = 1;i <= N;i++)
        {
            scanf("%d%d",&value[i],&num[i]);
            sum += value[i] * num[i];
        }
        W = sum / 2;
        for(int i = 1;i <= N;i++)
            certain_num_bag(value[i],value[i],num[i]);
        int A = max(dp[W],sum - dp[W]);
        int B = sum - A;
        printf("%d %d\n",A,B);
    }
    return 0;
}




                
<think>首先,用户的问题是:“我想了解多重背包动态规划的相关知识 请问多重背包动态规划的原理、算法及应用”。这基于之前的对话历史和提供的引用。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] 用户提供的引用: - [^1]: 讨论了多维多重背包问题,提到完全背包多重背包。 - [^2]: 解释了动态规划的基本概念。 - [^3]: 详细描述了背包类动态规划,包括优化技巧和应用场景。 - [^4]: 提供了多重背包的Python实现细节。 用户上一次的问题是询问多重背包动态规划的原理、算法及应用。所以我需要结构化地回答这些点。 结构化回答: 1. **原理**:解释多重背包问题的定义和动态规划的原理。 2. **算法**:描述多重背包的动态规划算法,包括基本版本和优化(如二进制优化)。 3. **应用**:讨论多重背包在实际中的应用场景。 4. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题。 原理: - 多重背包问题:给定背包容量W,n种物品,每种物品有重量$w_i$、价值$v_i$和可用数量$m_i$。目标是选择物品放入背包,使总价值最大,且总重量不超过W。 - 动态规划原理:将问题分解为子问题。使用一个二维数组dp[i][j]表示考虑前i种物品,容量为j时的最大价值。 算法: - 基本算法:使用三重循环(物品、容量、数量)。 - 优化:二进制优化,将多重背包转化为01背包问题,减少复杂度。 - 从引用[^4],提到当物品数量充足时($m_i \times w_i \gt W$),可以视为完全背包;否则,使用多重背包逻辑。 - 伪代码或代码示例:参考引用[^4],提供一个简化的Python示例。 应用: - 从引用[^3],提到实际应用场景如资源分配、库存管理等。 - 其他场景:如运输问题、金融投资。 生成相关问题: - 在回答末尾添加3-5个相关问题,如“如何优化多重背包算法?”或“多重背包与完全背包的区别?” 确保使用中文。 添加引用标识:在引用内容末尾自然地添加[^1]、[^2]等。例如,引用[^3]提到优化技巧,所以在讨论优化时需要添加[^3]。 完整结构: - 引言:简要介绍多重背包问题。 - 原理部分。 - 算法部分(包括伪代码)。 - 应用部分。 - 相关问题。 伪代码示例: - 从引用[^4],Python代码片段: ```python for i in range(n): # 遍历物品 for j in range(W, w_i[i]-1, -1): # 逆序遍历容量 for k in range(1, min(m_i[i], j // w_i[i]) + 1): # 遍历数量 dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w_i[i]] + k * v_i[i]) ``` 但需要适配LaTeX格式或描述。 由于用户指令要求所有行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,所以在描述方程时使用LaTeX。 例如: - 状态转移方程:$dp[j] = \max(dp[j], dp[j - k \cdot w_i] + k \cdot v_i)$ - 独立公式:用于定义。 相关问题: - 1. 多重背包的动态规划时间复杂度是多少? - 2. 二进制优化在多重背包中如何实现? - 3. 多重背包在实际中的具体应用案例? - 基于引用,添加相关。 最终回答: - 使用Markdown格式。 - 确保语言流畅。 </think>### 多重背包动态规划详解 多重背包问题是背包类动态规划的核心问题之一,它在资源优化、调度决策等领域有广泛应用。问题定义为:给定一个背包容量 $W$,以及 $n$ 种物品,其中第 $i$ 种物品有重量 $w_i$、价值 $v_i$ 和最大可用数量 $m_i$。目标是在总重量不超过 $W$ 的前提下,选择物品组合使总价值最大化。动态规划通过分解问题为重叠子问题来解决此类优化决策问题[^2]。以下是原理、算法及应用的系统解析。 #### 原理 多重背包问题的动态规划原理基于“状态转移”和“子问题重叠”。 - **问题分解**:将原问题拆分为考虑前 $i$ 种物品时的子问题。定义状态 $dp[j]$ 表示背包容量为 $j$ 时的最大价值(优化后一维数组),或 $dp[i][j]$ 表示考虑前 $i$ 种物品时容量为 $j$ 的最大价值(基础二维形式)。 - **状态转移方程**:针对每种物品 $i$ ,遍历所有可能数量 $k$($0 \leq k \leq \min(m_i, \lfloor j / w_i \rfloor)$),更新最大值: $$ dp[j] = \max \left( dp[j], dp[j - k \cdot w_i] + k \cdot v_i \right) $$ 该方程的核心是:对于容量 $j$,决策添加 $k$ 个物品 $i$ 带来的价值增益[^2][^3]。 - **关键特性**:与01背包(每个物品只能选一次)和完全背包(物品数量无限)不同,多重背包的物品数量有限($m_i$ 为上限),这增加了数量约束的复杂性[^1]。当 $m_i \times w_i >= W$ 时,问题可简化为完全背包;而当 $m_i \times w_i < W$ 时,需严格限制数量[^4]。 #### 算法 多重背包的动态规划算法包括基本实现和优化策略,时间复杂度通常为 $O(n \cdot W \cdot \max(m_i))$,但优化后可降低。 1. **基础算法(三重循环)**: - 初始化:$dp[j] = 0$($j = 0$ 到 $W$)。 - 遍历每种物品 $i$: - 遍历背包容量 $j$(从 $W$ 逆序到 $w_i$,确保无后效性)。 - 遍历物品可选数量 $k$(从 1 到 $\min(m_i, \lfloor j / w_i \rfloor)$)。 - 更新状态:$dp[j] = \max(dp[j], dp[j - k \cdot w_i] + k \cdot v_i)$。 - 伪代码: ```python def multiple_knapsack(W, weights, values, counts): n = len(weights) # 物品种类数 dp = [0] * (W + 1) # 一维数组初始化 for i in range(n): # 遍历物品 for j in range(W, weights[i] - 1, -1): # 逆序容量 max_k = min(counts[i], j // weights[i]) # 可放的最大数量 for k in range(1, max_k + 1): # 遍历数量 if j >= k * weights[i]: dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * weights[i]] + k * values[i]) return dp[W] ``` 2. **优化方法**: - **二进制优化**:将每种物品拆分为 $\log_2(m_i)$ 个“虚拟物品”(如 $1, 2, 4, \ldots$ ,剩余部分单独处理),将多重背包转化为01背包问题,时间复杂度降为 $O(n \cdot W \cdot \log(\max(m_i)))$[^3]。例如,物品数量 $m_i = 10$,可拆分为虚拟物品集合 $\{1\cdot w_i, 2\cdot w_i, 4\cdot w_i, 3\cdot w_i\}$。 - **单调队列优化**:使用队列高效维护最大值,将时间复杂度降至 $O(n \cdot W)$,适合大规模问题[^3]。 - **空间优化**:使用一维数组代替二维数组,减少内存占用(如基础算法所示)[^3]。 3. **算法比较**: | 优化技巧 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |---------------|-------------------|-----------|-----------------------| | 基础三重循环 | $O(n \cdot W \cdot m)$ | $O(W)$ | 小规模数据 | | 二进制优化 | $O(n \cdot W \cdot \log m)$ | $O(W)$ | 通用场景 | | 单调队列优化 | $O(n \cdot W)$ | $O(W)$ | 大规模数据或实时系统 | 注:实际实现时,Python 等语言需注意边界条件。参考引用[^4],算法需区分 $m_i \times w_i >= W$ 的完全背包情况(正序容量遍历)和 $m_i \times w_i < W$ 的多重背包情况(逆序遍历)。 #### 应用 多重背包动态规划在现实世界中的常见应用包括: - **资源分配**:如物流中货物装载(卡车容量固定,物品数量和体积受限),最大化运输价值[^3]。 - **金融投资**:在固定预算下,选择多种金融产品(每个有购买上限),最大化收益[^2]。 - **库存管理**:生产企业优化原材料采购(供应商有限库存),最小化成本或最大化生产率[^1]。 - **网络资源调度**:服务器带宽分配给多个任务(任务有资源需求和上限),提高系统效率[^3]。 实际案例:电商仓库中,多重背包用于优化包裹装箱(包裹尺寸、价值、数量已知),确保集装箱空间利用率最高。
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