背包问题dp

代码如下:

for (int i = 1; i <= N; ++i) {
    for (int j = 0; j <= V; ++j) {
        if(j >= w[i]) {
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j - w[i]] + v[i], dp[i - 1][j]);
        }
        else {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
        }
    }
}

 

01背包问题 

模板

(二维数组)

#include <iostream>
#define V 500
using namespace std;
int weight[20 + 1];
int value[20 + 1];
int f[20 + 1][V + 1];
int main() {
    int n, m;
    cout << "请输入物品个数:";
    cin >> n;
    cout << "请分别输入" << n << "个物品的重量和价值:" << endl; 
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> weight[i] >> value[i];
    }
    cout << "请输入背包容量:";
    cin >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= m; j++) {
            if (weight[i] > j) {
                f[i][j] = f[i - 1][j];
            }
            else {
                f[i][j] = f[i - 1][j] > f[i - 1][j - weight[i]] + value[i] ? f[i - 1][j] : f[i - 1][j - weight[i]] + value[i];
            }
        }
    }    
    cout << "背包能放的最大价值为:" << f[n][m] << endl;
}

一维数组

 

#include <iostream>
#define V 500
using namespace std;
int weight[20 + 1];
int value[20 + 1];
int f[V + 1];
int main() {
    int n, m;
    cout << "请输入物品个数:";
    cin >> n;
    cout << "请分别输入" << n << "个物品的重量和价值:" << endl; 
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> weight[i] >> value[i];
    }
    cout << "请输入背包容量:";
    cin >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = m; j >= 1; j--) {
            if (weight[i] <= j) {
                f[j] = f[j] > f[j - weight[i]] + value[i] ? f[j] : f[j - weight[i]] + value[i];
            }
        }
    }
    cout << "背包能放的最大价值为:" << f[m] << endl;
}

循环可改为: 

for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int j = m; j >= weight[i]; j--) {
         f[j] = f[j] > f[j - weight[i]] + value[i] ? f[j] : f[j - weight[i]] + value[i];
    }
}

 

练习题 https://mp.youkuaiyun.com/postedit/88965298

https://mp.youkuaiyun.com/postedit/88965596

2.完全背包问题

模板

#include <iostream>
#define V 500
using namespace std;
int weight[20 + 1];
int value[20 + 1];
int f[V + 1];
int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}
int main() {
    int n, m;
    cout << "请输入物品个数:";
    cin >> n;
    cout << "请分别输入" << n << "个物品的重量和价值:" << endl; 
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> weight[i] >> value[i];
    }
    cout << "请输入背包容量:";
    cin >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = weight[i]; j <= m; j++) {
            f[j] = max(f[j], f[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << "背包能放的最大价值为:" << f[m] << endl;
}

练习题

https://mp.youkuaiyun.com/postedit/88966509

3.多重背包问题

模板

#include <iostream>
using namespace std;
#define V 1000
int weight[50 + 1];
int value[50 + 1];
int num[20 + 1];
int f[V + 1];
int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}
int main() {
    int n, m;
    cout << "请输入物品个数:";
    cin >> n;
    cout << "请分别输入" << n << "个物品的重量、价值和数量:" << endl; 
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> weight[i] >> value[i] >> num[i];
    }
    int k = n + 1;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        while (num[i] != 1) {
            weight[k] = weight[i];
            value[k] = value[i];
            k++;
            num[i]--;
        }
    }
    cout << "请输入背包容量:";
    cin >> m;
    for (int i = 1; i <= k; i++) {
        for (int j = m; j >= 1; j--) {
            if (weight[i] <= j) f[j] = max(f[j], f[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << "背包能放的最大价值为:" << f[m] << endl;
}

练习题:

 https://mp.youkuaiyun.com/postedit/88971050

 

 

 

### 动态规划求解背包问题 #### 定义与背景 背包问题是一类经典的组合优化问题,旨在给定一组物品及其价值和重量的情况下,在不超过容量的前提下最大化所选物品的价值总和。对于此类问题,动态规划提供了一种有效的解决方案。 #### 线性动态规划简介 线性动态规划是指那些状态转移仅依赖于前一步骤的状态,并且这些状态沿单一方向依次更新的情况[^3]。当应用于背包问题时,这意味着当前决策只取决于之前的选择结果而不涉及未来的预测。 #### 使用线性DP解决0/1背包问题的具体方法 为了简化说明,这里讨论的是最基础版本的0/1背包问题: - 设有n件不同类型的物品以及一个最大承重为W的背包; - 对第i项物品而言,其对应的权重wi和收益vi都是已知量; 定义二维数组`dp[i][w]`表示从前i个物件里挑选若干放入载荷上限为w的包裹内所能获得的最大效益,则状态转换方程可写作如下形式: \[ dp[i][w]=\max(dp[i−1][w],dp[i−1][w-w_i]+v_i)\] 其中\( w \geqslant wi\) ,否则取 \(dp[i][w]=dp[i-1][w]\),即不考虑加入新项目的情形。 此过程通过迭代遍历所有可能的商品组合来逐步构建最终解答表,从而找到全局最优解。 ```python def knapsack(weights, values, capacity): n = len(values) # 创建并初始化dp表格 dp = [[0]*(capacity+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1,n+1): for c in range(capacity+1): if weights[i-1]<=c: dp[i][c]= max(dp[i-1][c],values[i-1]+dp[i-1][c-weights[i-1]]) else : dp[i][c]=dp[i-1][c] return dp[-1][-1] ``` 上述代码实现了基于线性动态规划原理处理标准型整数约束下的0/1背包模型的功能[^2]。 #### 性能分析 这种方法的时间复杂度主要由两个嵌套循环决定,因此总体效率大约为O(N*W),N代表商品数量而W则是指代背包容积大小。尽管如此,由于采用了记忆化技术保存中间运算成果,使得实际执行速度远优于暴力穷举法。
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