SW练习＿POJ3024动态规划小偷宝石

最新推荐文章于 2020-11-19 21:30:58 发布

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这是一篇关于使用动态规划解决POJ3024问题的博客，原题为经典动态规划题目，但在实际编程中需要注意内存限制。书中给出的解法因数组大小为N*M导致在POJ上提交时内存不足。通过分析，发现只需保留上一行数据即可，从而避免了内存问题。博客提供了完整的解题代码。

http://poj.org/problem?id=3624

经典的动态规划题目

和买的书上的有一点点差别。

书上开的数组大小是N（商品数量）*M（背包大小）

这样直接提交到POJ，会提示内存不足

经过分析，本次的数据，只和上一行的数据有关系，所以不需要保存以前的历史数据。

int[] RS1=new int[packSize];//存放上一行递归公式的结果
int[] R=new int[packSize];//存放当前行递归公式的结果

　完整代码如下：



import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

/**
Sample Input
4 6
1 4
2 6
3 12
2 7

Sample Output
23
 http://poj.org/problem?id=3624
 */
public class Main{
    public static void main(String args[]) throws IOException {
        BufferedReader reader=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        String str=reader.readLine();
        int N=Integer.parseInt(str.split(" ")[0]);//商品的数量
        int packSize=Integer.parseInt(str.split(" ")[1]);//包的承载量
        int[] weight=new int[N];//每个商品的重量
        int[] price=new int[N];//每个商品的价值（想要值）
        //int[][] R=new int[N][packSize];//存放递归公式的结果

        int[] RS1=new int[packSize];//存放上一行递归公式的结果
        int[] R=new int[packSize];//存放当前行递归公式的结果
        for (int i = 0; i <N ; i++) {
            str=reader.readLine();
            weight[i]=Integer.parseInt(str.split(" ")[0]);//商品的重量
            price[i]=Integer.parseInt(str.split(" ")[1]);//商品的价值（想要值）
        }

        for (int i = 0; i <N ; i++) {//i是行，代表商品索引
            System.arraycopy(R,0,RS1,0,R.length);//R->RS1
            for (int j = 0; j <packSize ; j++) {//j是列，代表包的承载量
                int pnotIn=0;//当前商品如果不放入的话，价值是多少
                if(i-1>=0){//要判断下，防止数组越界
                    pnotIn=RS1[j];//当前商品不放入的话，价值是上一个商品组合的价值
                }else {
                    if(j-1>=0){
                        pnotIn=R[j-1];//再差，也得等于上一个的价值
                    }
                }

                int pIn=0;//保存当前商品放入的话，价值是多少
                if(weight[i]<=(j+1)){//当前商品太重的话，就不存在当前商品放入的情况，所以此处要判断下
                    pIn=price[i];
                    if( (i-1>=0) && (j+1-weight[i])>0 ){//要判断下，防止数组越界
                        pIn=price[i]+RS1[j-weight[i]];//此处的计算简单，但是要用心揣摩，我自己都被绕混了（如果当前商品被放入，价值=( 当前商品的价值+(总容量-当前商品重量)的容量可以存放的最大价值）
                    }
                }
                //R[i][j]=Integer.max(pIn,pnotIn);
                R[j]=max(pIn,pnotIn);

            }

        }


        reader.close();
        System.out.println(R[packSize-1]);
    }

    public static int max(int i,int j){
        if(i>j){
            return i;
        }else{
            return j;
        }
    }


}