分支限界:0-1背包问题(队列+优先队列)

这篇博客介绍了如何运用队列和优先队列来解决经典的0-1背包问题。通过示例代码,展示了两种不同的实现方式,一种是普通队列,另一种是优先队列。在每种方法中,博主都详细解释了如何进行节点的生成、剪枝操作以及如何更新最大价值。这些算法有助于在有限的背包容量下,找到能最大化物品价值的组合。

0-1背包问题(队列)

#include<iostream>
#define N 3	//物品种类 
#define W 5	//背包重量 
using namespace std;
int w[N]={1,2,3};	//物品重量 
int v[N]={6,12,10}; //物品价值 
int maxV=0;	//最大价值
int sum=28;	//物品总价值"界"
int sumV[N]={28,18,6};

int front=-1,rear=-1;
struct node{
	int n;	//队列编号 
	int w;	//当前重量 
	int v;	//当前价值 
	int parent;	//父节点 
	int ub;	//当前界 
}qu[2*N-1];

void bfs(){
	struct node root={0,0,0,-1,sum};
	qu[rear+1]=root;
	rear++;//根节点进队 
	while(front!=rear){//队列不为空 
		int u=front+1;
		front++;//根节点出队 
		if(qu[u].ub>maxV){	//界 
			if(qu[u].w+w[qu[u].n]<=W){//可以装下,生成新节点 
				struct node Lchild={qu[u].n+1,qu[u].w+w[qu[u].n],qu[u].v+v[qu[u].n],u,qu[u].ub};
				qu[rear+1]=Lchild;
				rear++;//新节点进队 
				if(maxV<qu[rear].v)
					maxV=qu[rear].v;
			}
			if(qu[u].v+sumV[qu[u].n]>maxV){//剪枝
				struct node Rchild={qu[u].n+1,qu[u].w,qu[u].v,u,qu[u].ub-v[qu[u].n]};
				qu[rear+1]=Rchild;
				rear++;//新节点进队 
				if(maxV<qu[rear].v)
					maxV=qu[rear].v;
<think>嗯,用户想了解分支限界法在0-1背包问题中的应用和详细步骤。首先,我得回忆一下分支限界法和回溯法的区别。根据之前的引用,分支限界法主要是找最优解,而回溯法找所有解。所以,在0-1背包问题里,分支限界法应该用来找到最大价值的解。 接下来,用户可能需要具体的步骤讲解。记得引用里提到分支限界法使用子集树,左右子节点分别代表放入和不放入当前物品。优先级队列里的节点按上界函数排序,这样每次扩展最有希望的节点。需要解释上界函数怎么计算,也就是剩余物品按单位价值排序,尽可能多放,这样得到的上界才能有效剪枝。 然后是实现步骤部分。可能需要分步骤说明,比如初始化、节点结构、上界函数、扩展节点条件等。还要考虑代码结构,比如优先队列的使用,活结点列表的管理。可能还需要举例说明,比如引用中的实例展示,帮助用户理解过程。 另外,用户可能对时间复杂度感兴趣,或者优化方法。不过问题主要是应用和步骤,所以这部分可以放在相关问题里。需要确保步骤清晰,逻辑正确。比如,左右子节点的条件,何时更新最佳价值,如何记录最优解方案。 还要注意,用户提供的引用中提到输入输出要求,所以代码部分可能需要文件读写,但示例中的Python代码可能简化这部分,或者用户更关注算法核心。因此,在讲解实现步骤时,应该包括优先队列的处理、节点扩展的逻辑,以及如何维护当前最优解。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能进一步想知道与其他算法的比较,比如动态规划,或者优化策略,比如优先队列的选择,或者不同上界函数的效果。这些都可以作为相关问题提出,帮助用户深入学习。</think>### 分支限界法解决0-1背包问题详解 #### 一、核心思想 分支限界法通过**优先队列**管理活结点,结合**上界函数**剪枝,快速找到最大价值解。其核心是: 1. **子集树表示解空间**:左分支表示放入当前物品,右分支表示不放入 2. **优先级策略**:按上界函数值从大到小处理节点,优先处理可能产生更优解的路径 3. **剪枝条件**:当某路径的上界小于当前已知最优值时,直接剪枝[^2] #### 二、实现步骤 1. **初始化** - 按单位重量价值$\frac{v_i}{w_i}$降序排列物品 - 初始化优先队列,加入根节点(当前价值0,当前重量0,层级0- 设置全局变量`bestp`记录当前最优价值 2. **节点结构** ```python class Node: def __init__(self, level, profit, weight, bound, contains): self.level = level # 当前层级(决策到第几个物品) self.profit = profit # 当前总价值 self.weight = weight # 当前总重量 self.bound = bound # 价值上界 self.contains = contains # 选择方案 ``` 3. **上界函数计算** $$bound = cp + \sum_{j=i+1}^k v_j + (c - cw - \sum_{j=i+1}^k w_j) \cdot \frac{v_{k+1}}{w_{k+1}}$$ 其中: - $cp$:当前已获得价值 - $cw$:当前已使用容量 - $k$为最后一个能完整放入背包的物品索引[^3] 4. **节点扩展规则** - **左子节点**(放入物品): - 满足$cw + w_i \leq C$ - 更新`bestp`的条件:$cp + v_i > bestp$ - **右子节点**(不放入): - 仅当$bound > bestp$时才加入队列 5. **算法流程** ```python while not queue.empty(): node = queue.get() if node.bound > bestp: # 到达叶节点时更新最优值 if node.level == n: if node.profit > bestp: bestp = node.profit else: # 扩展左子节点(放入) if node.weight + w[node.level] <= C: left_profit = node.profit + v[node.level] new_contains = node.contains.copy() new_contains.append(1) left = Node(node.level+1, left_profit, node.weight + w[node.level], node.bound, new_contains) if left.profit > bestp: bestp = left.profit queue.put(left) # 扩展右子节点(不放入) right_bound = bound(node.level+1, node.profit, node.weight) if right_bound >= bestp: right = Node(node.level+1, node.profit, node.weight, right_bound, node.contains + [0]) queue.put(right) ``` #### 三、关键优化 1. **排序预处理**:按$\frac{v_i}{w_i}$降序排列,提高剪枝效率 2. **贪心初始解**:先用贪心算法得到初始`bestp`,加速后续剪枝 3. **优先队列选择**:使用最大堆优先处理上界大的节点 #### 四、复杂度分析 - 最坏时间复杂度:$O(2^n)$(与回溯法相同- 实际运行效率通常比回溯法高1~2个数量级,特别是在物品价值差异较大时[^1]
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值