背包问题(01背包和完全背包)一维数组实现

本文介绍了一种使用一维数组优化01背包问题的方法,通过改变计算顺序,仅需一个长度为容量M的一维数组即可解决问题,大幅减少了空间复杂度。
01 背包问题
http://hihocoder.com/problemset/problem/1038

一维数组优化

且说小Ho搞清楚了计算方法,正在埋头苦写代码,在一旁看他写代码的小Hi是在看不下去了,决定再指点指点小Ho:“小Ho啊!”

“怎么了?”小Ho眼睛盯着屏幕,望都没望小Hi一眼。

“你现在是不是需要开一个N * M大小的二维数组best,来记录求解出的best值呀?”

小Ho终于有了点反应,抬起头来说道:“是啊,怎么了?“

“我有办法不用开这么大空间哦~”小Hi笑嘻嘻道:”可我就是不告诉你!”

“诶,别这样,我请你吃雪糕!”小Ho一听就急了,连忙许下了报酬。

“开玩笑啦~”小Hi也是随便逗了逗乐子就没继续:“你想想,在i已经是10以上的时候,best(5, j)这样的值还有用么?”

“没有用了……你是说,我并不需要在内存中存下来所有的best(i, j),没有用了的值都可以不进行保存……也就是说,实际上只要开一个2*M大小的数组就可以了,然后像这样的方式进行来回的计算,是不是就可以了?”


“是的呢!但是还可以更少哦~让我来写这个程序的话,我只需要开一个M大小的一维数组就可以了”小Hi自信的说道:“你想想,如果我按照j从M到1的顺序,也就是跟之前相反的顺序来进行计算的话。另外根据我们的状态转移方程,可以显然得出如果状态(iA, jA)依赖于状态(iB, jB),那么肯定有iA = iB+1, jA>=jB。所以不难得出一个结论:我在计算best(i, j)的时候,因为best(i, j+1..M)这些状态已经被计算过了,所以意味着best(i - 1, k),k=j..M这些值都没有用了——所有依赖于他们的值都已经计算完了。于是它们原有的存储空间都可以用来存储别的东西,所以我不仿直接就将best(i, j)的值存在best(i-1, j)原有的位置上,就像这样。”


“原来还可以这样!这样一处理,不仅空间复杂度小了很多,代码也很好看了呢!”小Ho开心道。

“那你还不去写?”




#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>


using namespace std;

int main()
{
    int N,M;
    scanf("%d%d",&N,&M);
    int need[503],value[503];
    for (int i=0;i<N;i++)
    {
        scanf("%d%d",&need[i],&value[i]);
    }
    int dp[100010];
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    /**
    f(j)=max(f(j),f(j-need(j));
    */
    for (int i=0;i<N;i++)
    for (int j=M;j>=need[i];j--)
        dp[j]=max(dp[j],dp[j-need[i]]+value[i]);
    printf("%d\n",dp[M]);
    return 0;
}



完全背包

在01背包的基础上稍有改动

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>


using namespace std;

int main()
{
    int N,M;
    scanf("%d%d",&N,&M);
    int need[503],value[503];
    for (int i=0;i<N;i++)
    {
        scanf("%d%d",&need[i],&value[i]);
    }
    int dp[100010];//数组越界多次
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    /**
    f(j)=max(f(j),f(j-need(j));
    */
    for (int i=0;i<N;i++)
    for (int j=M;j>=need[i];j--)
    for (int k=1;k<=j/need[i];k++)//改动处
        dp[j]=max(dp[j],dp[j-k*need[i]]+k*value[i]);
    cout<<dp[M]<<endl;
    return 0;
}


<think>好的,我现在要帮用户理解01背包问题一维数组解法,并且要配合代码讲解原因。首先,我得回忆一下01背包问题的基本概念解法。01背包问题是指给定一组物品,每个物品有重量价值,在背包容量限制下选择物品使得总价值最大,每个物品只能选一次。 用户已经知道二维数组的解法,现在想了解一维数组优化方法。所以,我需要先回顾二维数组的动态规划方法,然后分析如何优化空间复杂度。二维数组的dp[i][j]表示前i个物品在容量j时的最大价值。状态转移方程是dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - w[i]] + v[i])。这里的关键是,当前状态只依赖于上一行的状态,所以可以优化一维数组。 接下来,我需要解释为什么可以压缩成一维数组。因为每次更新dp[j]的时候,只需要用到上一轮jj - w[i]的值,如果从后往前遍历容量,就可以避免覆盖需要的数据。例如,如果从大到小更新,那么计算dp[j]时,dp[j - w[i]]还没有被当前行的更新覆盖,所以保留的是上一轮的值,这样就正确了。 然后,需要给出具体的代码实现。代码的大致结构应该是初始化一个一维数组dp,容量从最大到最小遍历,对于每个物品,逆序更新dp[j]。这样能确保每个物品只被放入一次,符合01背包的要求。 另外,用户可能需要知道为什么逆序是正确的,而顺序会导致完全背包问题。例如,如果顺序更新的话,同一个物品可能被多次选取,因为前面的j - w[i]可能已经被当前物品的更新覆盖了,这样相当于重复使用物品,而逆序则避免了这个问题。 还要注意边界条件,比如j >= w[i]时才考虑放入的情况。初始化时,dp数组通常初始化为0,除了可能的特殊情况。代码示例需要展示这个逆序遍历的过程,并解释每一步的作用。 可能用户会有疑问,比如为什么一维数组能正确工作,或者如何理解状态转移。这时候需要用具体的例子说明,比如物品的重量价值,以及dp数组的变化过程。例如,假设物品重量为2,价值为3,背包容量为4。在逆序更新时,当处理第一个物品,j从4到2,每个j的位置会根据之前的状态(未放该物品)来决定是否放入,从而正确计算最大值。 最后,需要总结一维数组解法的优点,即空间复杂度从O(nW)降到O(W),适用于较大的容量情况。同时指出注意事项,如遍历顺序的重要性,避免错误地重复计算物品。</think>好的,我将用Python代码逐步讲解01背包问题一维数组解法及原理。先看最终代码再分步解释: ```python def knapsack_01_1d(weights, values, capacity): n = len(weights) dp = [0] * (capacity + 1) for i in range(n): # 遍历每个物品 for j in range(c
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