这是01背包经典题,也是曾经忘了又记,记了又忘的题目,写到优快云上方便回忆。
推荐可以看看b站的一个视频解释:https://www.bilibili.com/video/av36136952?from=search&seid=15709258507510969666
1.简介:
一共有N种不同的物品,每种物品有价值 v[ i ],和重量 w[ i ], 我的背包能承重V,希望能求得背包的最大价值。
2.思路(递归):
(递归思想):设F( i , j )代表前i个物品中,j个质量最多能带来多少价值。那么问题就来了,现在只讨论第 i 种物品,
①。先看剩余质量j 的大小,如果剩余背包的容量装不下第 i 个物品,即 j < w[ i ],那么只能选择前i - 1个物品,(通俗的说也就是如果第 i 个物品的质量大于背包还能承重的质量,那么第肯定装不了第i个物品,只能装前 i - 1个。
//第i个物品的质量大于背包剩余的承重 那么第i个物品装不了,只能装前i-1个物品
if(j < w[i])
F(i, j) = F(i-1, j)
②。如果第 i 个物品可以装在背包里,那么有两种选择,装还是不装,求出他们的最大值即可。
//装
F(i, j) = F(i-1, j-w[i]) + v[i];
//不装
F(i, j) = F(i-1, j)
③。有了上面的两步,我们就可以递归了。
刚接触固然不好理解,可以先看看递归的思想,如果理解了请看下面的情况:
3.思路(递推):
做的算法多了就知道递归时间复杂度很高,见到的常常是都是2的N次幂级,所以可以用递推的方法,将每一步可能的情况推出来,这样下来复杂度就会在O(N²),将指数级转为多项式级。时间复杂度也大大减少,但同时也会带来空间的较大开销。
我们需要列出一个二维数组设为dp数组,它有N+1行,V+1列。N代表物品的种类,V代表背包的大小。
//1.初始化
memset(dp,0,sizeof(dp));
其次,根据递推公式对F( i , j)进行递推。
//2.递推公式
for(int i=1; i<=N; i++)
{
for(int j=0; j<=V; j++)
{
if(j < w[i]) //如果第i个物品存不下,还是原来的容量,存前i-1个物品
F(i, j) = F(i-1, j)
else //如果可以存下,那么选择存还是不存,然后求得最大值
//存:背包可承重减去w[i],质量加上v[i],然后求前i-1种物品最大价值;
//不存:可承重不变,求前i-1个物品最大价值
F(i, j) = max( F(i-1, j-w[i])+v[i], F(i-1, j) )
4.代码:
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
int dp[1001][1001];
int w[1001];
int v[1001];
int N, V;
int main()
{
int kase;
cin >> kase;
while(kase--)
{
while(cin >> N >> V)
{
memset(dp,0,sizeof(dp));
for(int i=1; i<=N; i++)
cin >> v[i];
for(int i=1; i<=N; i++)
cin >> w[i];
for(int i=1;i<=N;i++)
for(int j=0;j<=V;j++)
{
if(j<w[i])
dp[i][j] = dp[i-1][j];
else
dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);
}
cout << dp[N][V] << endl;
}
}
return 0;
}
5.注意:
本题有一个陷阱,即有背包可承重为0,且有重量为0,价值>0的物品,所以,for循环,第二次开始,j 要从0开始。