背包问题(C语言)

一、01背包’

例题:高数Umaru系列(9)——哈士奇

由于高数巨养的喵星人太傲娇了,要天天吃新鲜猫粮而且还经常欺负高数巨,所以高数巨决定买几条哈士奇尝尝鲜。这天高数巨来到了二手狗市场买哈士奇,高数巨看完了所有的哈士奇,记下了每条哈士奇的价格,并根据对它们的好感程度给它们每只都赋予了一个萌值。高数现在手里有X元,她想通过购买若干条哈士奇来获得尽可能多的萌值。现在给定高数巨手里的钱X以及N条哈士奇的价格和萌值,求高数巨最多可获得多少萌值

Input
多组输入。
对于每组输入,第一行有两个整数N,X(1 < = N < = 100,1 < = X < = 1000),分别表示哈士奇的数量和高数巨的钱数
接下来的N行每行有两个整数Pi,Mi(1 < = Pi,Mi < = 100),分别表示第i条哈士奇的价格和萌值

Output
对于每组数据,输出一个整数,表示高数巨最多可以获得的萌值,每组输出占一行

Sample Input
2 100
50 20
60 40
3 100
20 55
20 35
90 95
1 10
20 50

Sample Output
40
95
0

#include<stdio.h>

typedef struct node
{
    int p;
    int m;
} NODE;

int max(int a,int b)
{
    return  a>b?a:b;
}

int main()
{
    int i,j,n,mm;
    NODE k[200];
    while(scanf("%d %d",&n,&mm)!=EOF)
    {
        int f[20000]={0};		//要先置零;
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            scanf("%d %d",&k[i].p,&k[i].m);
        }
        for(i=0; i<n; i++)		//遍历所有物品;
        {
            for(j=mm; j>=1; j--)	//遍历背包容量;01背包是从大到小遍历容量;
            {
                if(j>=k[i].p)
                {
                    f[j]=max(f[j],f[j-k[i].p]+k[i].m);
                }
            }
        }
        printf("%d\n",f[mm]);
    }
    return 0;
}

二、完全背包

例题:小P寻宝记——好基友一起走

话说,上次小P到伊利哇呀国旅行得到了一批宝藏。他是相当开心啊,回来就告诉了他的好基友小鑫,于是他们又结伴去伊利哇呀国寻宝。
这次小P的寻宝之路可没有那么的轻松,他们走到了一个森林,小鑫一不小心被触发了机关,被困在了一个大笼子里面,笼子旁边上有一道题目和一个密码锁,上面说只要解出此题输入密码即可救出被困人。小鑫不是很聪明,所以他做不出来,他知道小P很笨,更解不出来。所以他就让小P独自回去,不用管他。但是小P重情重义不会抛弃他离去。他说:“不,好基友一起走!”。于是就感动了上帝,上帝特派你来替他们解决问题。聪明的你要加油了啊!
题目描述:给你n种物品和一个体积为v的包包。每种物品有无数种,体积是vi价值是wi。求出包包v所能装的最大价值的东西。

Input
多组输入。第一行有两个正整数n(0<n<=10000), v(0<v<= 10000)。接下来两行每行有n个数字。第一行表示每种物品的价值wi(0<wi<100),第二行表示每种物品的体积vi(0<vi<100)。

Output
输出最多可以得到的价值。输出结果救出小鑫。

Sample Input
5 20
1 2 3 4 5
2 6 3 5 4

Sample Output
25

#include<stdio.h>  
#include<string.h>  
int dp[10100],wi[10100],vi[10100];  
int main()  
{  
    int n,v,i,j;  
    while(scanf("%d %d",&n,&v)!=EOF)  
    {  
        memset(dp,0,sizeof(dp));  
        for(i=1;i<=n;i++)  
            scanf("%d",&wi[i]);  
        for(i=1;i<=n;i++)  
            scanf("%d",&vi[i]);  
        for(i=1;i<=n;i++)  
        {  
            for(j=vi[i];j<=v;j++)  
            {  
                    dp[j]=dp[j]>dp[j-vi[i]]+wi[i]?dp[j]:dp[j-vi[i]]+wi[i];  
            }  
        }  
        printf("%d\n",dp[v]);  
    }  
    return 0;  
}  
### 背包问题的C语言实现 以下是基于动态规划方法解决 **0-1背包问题** 的 C 语言代码示例: ```c #include <stdio.h> #define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b)) void knapsack(int capacity, int weights[], int values[], int n, int dp[][capacity + 1]) { for (int i = 0; i <= n; i++) { // 遍历物品数量 for (int w = 0; w <= capacity; w++) { // 遍历容量 if (i == 0 || w == 0) { dp[i][w] = 0; } else if (weights[i - 1] <= w) { dp[i][w] = MAX(values[i - 1] + dp[i - 1][w - weights[i - 1]], dp[i - 1][w]); } else { dp[i][w] = dp[i - 1][w]; } } } } void displayResult(int dp[][10], int n, int W) { printf("最大价值:%d\n", dp[n][W]); } int main() { int n = 3; // 物品数量 int W = 7; // 背包容积 int weights[] = {2, 3, 4}; // 各物品重量 int values[] = {4, 5, 6}; // 各物品价值 int dp[4][8]; // 动态规划表初始化 for (int i = 0; i <= n; i++) { for (int j = 0; j <= W; j++) { dp[i][j] = 0; } } knapsack(W, weights, values, n, dp); // 计算最优解 displayResult(dp, n, W); return 0; } ``` 上述代码实现了经典的 **0-1背包问题**,其中 `dp` 数组用于存储子问题的结果,避免重复计算。该算法的时间复杂度为 \(O(n \times W)\),空间复杂度同样为 \(O(n \times W)\)[^1]。 --- 对于另一种解决方案——贪心算法,可以参考如下代码片段来解决问题(适用于部分特定条件下的背包问题): ```c #include <stdio.h> typedef struct { int value; int weight; } Item; // 比较函数:按单位价值降序排列 int compare(const void *a, const void *b) { double r1 = (*(Item *)a).value / (*(Item *)a).weight; double r2 = (*(Item *)b).value / (*(Item *)b).weight; return (r1 > r2) ? -1 : (r1 < r2); } double fractionalKnapsack(Item items[], int size, int maxWeight) { qsort(items, size, sizeof(Item), compare); // 排序 double totalValue = 0.0; for (int i = 0; i < size; i++) { if (maxWeight >= items[i].weight) { maxWeight -= items[i].weight; totalValue += items[i].value; } else { totalValue += items[i].value * ((double)(maxWeight) / items[i].weight); break; } } return totalValue; } int main() { Item goods[] = {{60, 10}, {100, 20}, {120, 30}}; int N = sizeof(goods)/sizeof(goods[0]); int W = 50; double maxValue = fractionalKnapsack(goods, N, W); printf("总价值:%f\n", maxValue); return 0; } ``` 此代码展示了如何利用贪心策略求解分数背包问题。它假设每种物品都可以分割成任意比例的部分,因此可以通过优先选取单位价值最高的物品填满背包[^2]。 --- #### 注意事项 - 如果问题是严格的 **0-1背包问题** 或者其他变体,则需采用动态规划而非贪心法。 - 对于大规模数据集,可考虑进一步优化内存占用或引入滚动数组降低空间需求。
评论
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