01背包”及“完全背包”装满背包的方案总数分析及实现

最新推荐文章于 2023-03-13 20:26:56 发布

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文章标签： java

本文探讨了01背包和完全背包问题中，如何计算恰好将背包装满的不同方案总数。给出了具体的数学模型和算法实现，并针对两种背包问题提供了伪代码。

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本人博文《背包问题——“01背包”最优方案总数分析及实现》及《背包问题——“完全背包”最优方案总数分析及实现》中分别谈过“01背包”和“完全背包”实现最大价值的方案总数，这里我们再讨论一下这两种背包被物品刚好装满的方案总数。

网上各大公司经常出题目：假设现在有1元、2元、5元的纸币很多张，现在需要20块钱，你能给多少种找钱方案，这就可以认为是完全背包问题，即背包容量为20，物品体积分别为1、2、5。

还有公司出题目：给定一个数m，将m拆成不同的自然数的和的形式有多少种方案，这就是典型的01背包问题，背包容量为m，物品件数为k，这里面的k是隐含条件，可以求出来，因为m最多由1+2+…+k得到，由此可以根据m求得物品件数的上限。

现在切入正题，我们先谈“01背包”将背包刚好装满的方案总数。“完全背包”和“01背包”极为相似，只有极少量代码变动。

01背包装满的问题抽象化：

设背包容量为V，一共N件物品，每件物品体积为C[i]，每件物品的价值为W[i]，求将背包装满的方案总数。

1）子问题定义：F[i][j]表示前i件物品中选取若干件物品放入剩余空间为j的背包中刚好把背包装满的方案总数。

2）根据第i件物品体积和所剩背包容量大小进行决策

(1-1)

注意初始化条件为F[0][0]=1，即没有物品放入容量为0的背包刚好放满的方案数为1。

故可得伪代码如下：

[cpp] view plain copy print ?

F[0][0]←1
fori←1toN
doforj←0toV
if(j<C[i])
thenF[i][j]←F[i-1][j]
else
F[i][j]←F[i-1][j]+F[i-1][j-C[i]]
returnF[N][V]

F[0][0] ← 1 for i ← 1 to N do for j ← 0 to V if (j < C[i]) then F[i][j] ← F[i-1][j] else F[i][j] ← F[i-1][j]+F[i-1][j-C[i]] return F[N][V]

上述代码的空间复杂度为O(NV)，由状态方程可知，F[i][]只与F[i-1][]的状态有关，故可以用一维数组来代替二维数组，以降低空间复杂度为O(V)。

降低空间复杂度为O(V)的伪代码如下：

[cpp] view plain copy print ?

F[0]←1
fori←1toN
doforj←VtoC[i]
if(j>=C[i])
thenF[j]←F[j]+F[j-C[i]]
returnF[V]

F[0] ← 1 for i ← 1 to N do for j ← V to C[i] if (j >= C[i]) then F[j] ← F[j]+F[j-C[i]] return F[V]

注意对V的遍历变为逆序，至于为什么这样，请看本人博文《背包问题——“01背包”详解及实现（包含背包中具体物品的求解）》。

接下来看看“完全背包”到底有哪些变化。看过《背包九讲》或者本人博文《背包问题——“完全背包”详解及实现（包含背包具体物品的求解）》的读者应该会能很快想到状态方程的变形，如下：

(1-2)

不错，状态方程是这样。F[i-1][j]表示背包中不含第i种物品时把背包装满的方案，F[i][j-C[i]]表示至少包含一件第i种物品把背包装满的方案总数。所以，当j<C[i]时F[i][j] = F[i-1][j]；当j >= C[i]时， F[i][j] = F[i][j-C[i]] + F[i-1][j],为什么是两者的和，因为F[i][j-C[i]]和F[i-1][j]都是[i][j]状态时把背包装满的方案，且两者互斥。

伪代码如下：

[cpp] view plain copy print ?