背包 dp 双重动态规划

Raucous Rockers
“破锣摇滚”乐队
译 by Maigo Akisame
你刚刚继承了流行的“破锣摇滚”乐队录制的尚未发表的N(1 <= N <= 20)首歌的版权。你打算从中精选一些歌曲,发行M(1 <= M <= 20)张CD。每一张CD最多可以容纳T(1 <= T <= 20)分钟的音乐,一首歌不能分装在两张CD中。

不巧你是一位古典音乐迷,不懂如何判定这些歌的艺术价值。于是你决定根据以下标准进行选择:

歌曲必须按照创作的时间顺序在CD盘上出现。
选中的歌曲数目尽可能地多。
PROGRAM NAME: rockers
INPUT FORMAT
第一行:   三个整数:N, T, M.  
第二行:   N个整数,分别表示每首歌的长度,按创作时间顺序排列。  

SAMPLE INPUT (file rockers.in)
4 5 2
4 3 4 2
OUTPUT FORMAT
一个整数,表示可以装进M张CD盘的乐曲的最大数目。
SAMPLE OUTPUT (file rockers.out)
3

 

 

 

分析:由于cd是按照时间顺序的,而且每张碟的歌要比前一张碟出的晚,这就决定了可以把歌曲分成几部分,分别装入到cd中,有m张cd,则问题可描述成,把歌曲分堆,然后各自求最优装载,分别用01背包算法。由于不知道如何分堆才会产生最优解,所以第一次动态规划算出每个区间段的最优装载,然后第二个动态规划求出最优的分堆。这题可以用双重动态规划求解。

 

 

UASCO的标准解法跟有利于掌握动态规划

分析:

能不能把当前的歌曲放入cd中,取决于一下三个条件:

1.目前cd中耗费的内存

2.当前歌曲长度

3. 最后一张放在cd中的歌曲(因为题目要求歌曲要按时间顺序放入cd)

dp时的维数和各维数的含义就从这里得出

第一维是当前cd数

第二维是目前cd内存的耗费

第三维是最后放入的歌曲

以下是USACO的分析:

 

This is a pretty straight-forward dynamic programming problem. The factors that determine whether we can put a song on a CD are:

  • The length used up on the CD so far
  • The length of the current song
  • The last song that we put on the CD (because of the date restriction)

Therefore, we create an matrix called "dp", with dp[a][b][c] being the most number of songs that we can put on the first 'a' CDs, with 'b' minutes already used up on the 'a'th CD, and with 'c' being the last song that we put on CD 'a'. We initialize the matrix to be all zeroes, and then we cycle through it as follows:

  • We traverse the CDs in ascending order to satisfy the date requirement
  • We go through the number of minutes used in ascending order, so that we have had a chance to put on a song earlier in the CD before we try to put songs on at a later time
  • We go through the last song used in ascending order (although this order doesn't really matter)
  • We go through the new songs in ascending order, making sure to start with songs that were dated after the last song

If the new song that we want to include in the set will fit on the current CD, there is no reason to put it on the next CD, so we check the matrix and see if adding it to the current set of songs will be better than the value already stored in the matrix. Otherwise, we check to see if it would be beneficial to put the song on the next CD. As a time-saver, each time we check a current value in the matrix to see what other songs we can put on the CD, we also check and see if this value is better than the most number of CDs that we have currently been able to fit in the set, so that we don't need to do this at the end. Finally, we output this best number, which will be the most number of CDs that we can fit in the set.

 

<think>好的,我现在需要帮用户了解01背包问题的变形及其动态规划解法。首先,我得回忆一下01背包的基础知识,再想想常见的变形有哪些。用户提到了动态规划,所以重点应该放在状态转移方程和代码实现上。 首先,01背包的基本问题是每个物品只能选或不选,而变形可能包括完全背包、多重背包,或者是混合背包。不过用户特别提到了01背包的变形,所以可能需要考虑其他变化,比如二维费用、物品依赖、恰好装满、方案计数等。这些都属于01背包的扩展,但需要明确用户具体指的是哪一种变形。 接下来,用户需要解题思路和代码实现。动态规划的核心在于状态定义和转移方程。对于不同的变形,状态的定义可能会有调整。例如,如果是二维费用,状态可能从一维变成二维,表示两种不同的容量限制。如果是恰好装满,初始化条件会有所不同,通常将dp数组初始化为负无穷,只有dp[0]为0,这样只有恰好装满的情况才会被更新。 然后,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到将完全背包转化为01背包,引用[2]讨论混合背包问题的解法,引用[3]提到状态转移前的初始化技巧,引用[4]给出状态转移方程的例子。这些可能对解答有帮助,特别是关于如何处理不同背包问题的技巧。 用户的问题是关于01背包的变形,所以可能需要结合这些引用中的方法。例如,完全背包转换为01背包可以通过二进制拆分,或者处理多重背包时使用二进制优化。不过用户可能更想知道的是如何调整01背包动态规划来适应这些变形。 接下来,我需要组织回答的结构。首先介绍01背包的基本概念和动态规划解法,然后列举几种常见的变形,每种变形说明解题思路、状态转移方程的变化,并给出对应的代码示例。例如,处理恰好装满问题时,初始化的不同;处理二维费用时,状态数组的维度扩展。 还需要注意代码实现的正确性。例如,二维费用的背包问题需要双重循环遍历两种容量,而初始化可能需要更多的考虑。对于方案计数问题,状态转移可能不是取最大值,而是累加可能的方案数。 同时,要确保符合用户给出的格式要求,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确使用LaTeX语法,用中文回答,并在最后生成相关问题。引用用户提供的参考内容时,在适当的位置添加引用标识,如[^1]或[^2]。 最后,检查是否有遗漏的变形类型,确保覆盖用户可能关心的内容。例如,物品分组的依赖关系,或者求具体方案而非最大价值。这些都可能作为变形的一部分需要简要说明。</think>### 01背包问题变形及动态规划解法 #### 基础回顾 01背包问题的核心是:给定容量为$V$的背包和$N$件物品(第$i$件体积为$v_i$,价值为$w_i$),每件物品只能选0次或1次,求最大价值总和。 动态规划解法: - 定义状态$dp[j]$表示容量为$j$时的最大价值 - 状态转移方程: $$ dp[j] = \max(dp[j], dp[j - v_i] + w_i) \quad (j \geq v_i) $$ - 代码实现(空间优化版): ```python def knapsack_01(V, v, w): dp = [0] * (V + 1) for i in range(len(v)): for j in range(V, v[i]-1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]) return dp[V] ``` #### 常见变形与解法 --- ##### 变形1:恰好装满背包 **问题描述** 必须**恰好用完**背包容量,求最大价值(无法恰好装满时返回-1) **解题思路** - 初始化时$dp[0]=0$,其他$dp[j]=-\infty$ - 最终结果若为负数则说明无法恰好装满 **代码实现** ```python def exact_knapsack(V, v, w): dp = [-float('inf')] * (V + 1) dp[0] = 0 for i in range(len(v)): for j in range(V, v[i]-1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]) return dp[V] if dp[V] >= 0 else -1 ``` --- ##### 变形2:二维费用背包 **问题描述** 物品需要消耗两种资源(如重量+体积),背包双重限制$V_1$和$V_2$ **解题思路** - 状态定义扩展为二维数组$dp[j][k]$ - 转移方程: $$ dp[j][k] = \max(dp[j][k], dp[j - v1_i][k - v2_i] + w_i) $$ **代码实现** ```python def two_dim_knapsack(V1, V2, v1, v2, w): dp = [[0]*(V2+1) for _ in range(V1+1)] for i in range(len(v1)): for j in range(V1, v1[i]-1, -1): for k in range(V2, v2[i]-1, -1): dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - v1[i]][k - v2[i]] + w[i]) return dp[V1][V2] ``` --- ##### 变形3:方案计数 **问题描述** 求恰好装满背包的**方案总数**(不要求最大价值) **解题思路** - 将状态转移中的$\max$改为累加 - 初始化$dp[0]=1$,其他$dp[j]=0$ **代码实现** ```python def count_solutions(V, v): dp = [0]*(V+1) dp[0] = 1 for i in range(len(v)): for j in range(V, v[i]-1, -1): dp[j] += dp[j - v[i]] return dp[V] ``` --- ##### 变形4:分组背包 **问题描述** 物品属于不同的组,每组最多选1个物品 **解题思路** - 遍历顺序改为:组别→背包容量→组内物品 - 状态转移方程同01背包[^2] **代码片段** ```python for group in groups: for j in range(V, -1, -1): for item in group: if j >= item.v: dp[j] = max(dp[j], dp[j - item.v] + item.w) ``` --- #### 混合应用示例 当遇到同时包含普通物品、分组物品、二维费用物品的混合问题时,可通过分层处理不同约束条件,保持每层循环处理单一约束条件[^3]。此时二进制优化仍然是处理多重约束的有效方法[^4]。
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