完全背包问题，java解法

最新推荐文章于 2025-06-09 17:58:48 发布

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本文介绍了一个使用Java实现的背包问题解决方案。该方案针对无限数量的物品类型，通过动态规划算法来确定最佳组合，使得装入背包的物品价值最大化且不超过背包容量限制。文章提供了完整的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有N种物品和一个容量为V 的背包，每种物品都有无限件可用。放入第i种
物品的费用是Ci，价值是Wi。求解：将哪些物品装入背包，可使这些物品的耗

费的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。

import java.util.ArrayList;

public class entireBagProblem {
    static class Item {//表

        int totalValue = 0;//每一项的总价值
        ArrayList<Integer> itemLink = new ArrayList<>();//用于该项有哪几样物品
    }
    static ArrayList<Integer> solve1(int[] price, int[] weigh, int v) {
        int len = price.length;
        Item[] table = new Item[v + 1];
        //初始化表
        for (int i = 0; i <= v; i++) {
            table[i] = new Item();
        }
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            for (int j = weigh[i]; j <= v; j++) {
                int result2 = table[j - weigh[i]].totalValue;//F [v]
                int result1 = table[j].totalValue;//F[v-Wi]
                if(result1 < result2 + price[i]){
                    table[j].totalValue = result2+price[i];
                    table[j].itemLink.clear();
                    table[j].itemLink.addAll(table[j - weigh[i]].itemLink);
                    table[j].itemLink.add(i+1);

                }
            }
        }
        return table[v].itemLink;
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] v = {8, 10, 6, 3, 7, 2};
        int[] w = {4, 6, 2, 2, 5, 1};
        System.out.println(solve1(v, w, 12));
    }

}