01背包 完全背包 多重背包 求价值 求方案数 各种模板

菜得只能背模板…QAQ


N为物品数,V为背包体积
v[i],w[i],s[i]分别表示第i件物品的体积、价值、数量

01背包(求最大价值)

每种物品只有一件

模板题:AcWing 01背包问题

f[j]表示体积最大为j的最大价值
答案为f[V]

for(int i=1;i<=N;i++)
{
	for(int j=V;j>=v[i];j--)
	{
		f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
	}
}

完全背包(求最大价值)

每种物品有无限多件

模板题:AcWing 完全背包问题

答案为f[V]

for(int i=1;i<=N;i++)
{
	for(int j=v[i];j<=V;j++)
	{
		f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
	}
} 

多重背包(求最大价值)

每种物品有若干件

模板题:AcWing 多重背包问题

答案为f[V]

for(int i=1;i<=N;i++)
{
	for(int j=V;j>=v[i];j--)
	{
		for(int k=0;k<=s[i]&&k*v[i]<=j;k++)
		{
			f[j]=max(f[j],f[j-k*v[i]]+k*w[i]);
		}
	}
} 

01背包(求方案数)

给了物品体积和价值,求最优选法(最大价值)的方案数

模板题:AcWing 背包问题求方案数

f[j]表示最大体积为j的最大价值
cnt[j]表示最大体积为j的最大价值的方案数

答案为cnt[V]

for(int i=0;i<=V;i++)
  cnt[i]=1;

for(int i=1;i<=N;i++)
{
	for(int j=V;j>=v[i];j--)
	{
		if(f[j]<f[j-v[i]]+w[i])
		{
			f[j]=f[j-v[i]]+w[i];
			cnt[j]=cnt[j-v[i]];
		}
		else if(f[j]==f[j-v[i]]+w[i])
		{
			cnt[j]=cnt[j]+cnt[j-v[i]];
		}
	}
} 

其他变形题

1.给出物品的体积,(每种物品只有一件)求把背包装满最多有几种方案

例题:计蒜客 神器的口袋
计蒜客 数字组合

f[j]表示最大体积为j时的最大方案数
答案为f[V]

f[0]=1;
for(int i=1;i<=N;i++)
	{
		for(int j=V;j>=v[i];j--)
		{
			f[j]=f[j]+f[j-v[i]];
	}
}

2.给出物品的体积,(每种物品无限多件)求把背包装满最多有几种方案

答案为f[V]

f[0]=1;
for(int i=1;i<=N;i++)
	{
		for(int j=v[i];j<=V;j++)
		{
			f[j]=f[j]+f[j-v[i]];
		}
}

3.给出物品的体积,(每种物品只有一个)求背包最多能装多大体积

本质还是求最大价值,其实就是体积和价值等价了

例题:计蒜客 干草出售

答案为f[V]

for(int i=1;i<=N;i++)
{
	for(int j=V;j>=v[i];j--)
	{
		f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+v[i]);
	}
}
<think>好的,我现在需要回答用户关于完全背包问题的算法模板动态规划以及示例代码的问题。首先,我得回忆一下完全背包问题的定义。完全背包和0-1背包的区别在于每种物品可以无限次使用,而0-1背包每个物品只能选一次。动态规划是解决这类问题的常用方法,所以需要先确定状态定义和状态转移方程。 根据引用[2]提到的,完全背包多重背包的区别,完全背包的物品是无限个,所以状态转移时需要考虑多次选取同一物品的情况。在动态规划中,完全背包的状态转移方程可能与0-1背包不同,尤其是遍历顺序的问题。引用[4]提到,完全背包的循环顺序可能需要将物品放在外层循环,而背包容量在内层循环,并且背包容量需要正序遍历,因为这样可以重复使用物品。 接下来,我需要确定状态的定义。通常,完全背包的状态dp[j]表示容量为j的背包能装下的最大价值。初始化时,dp数组通常初始化为0,因为未装入任何物品时价值为0。 状态转移方程应该是dp[j] = max(dp[j], dp[j - c] + w),其中c是物品的体积,w是价值。因为每个物品可以选多次,所以在遍历容量的时候需要从小到大,这样可以保证每个物品被多次选取。 然后,示例代码的结构应该包括初始化dp数组,遍历每个物品,然后遍历背包容量,并在内层循环中更新dp[j]。根据引用[3]的分组背包代码结构,可能需要调整循环的顺序。但完全背包不需要分组,所以只需要两重循环:外层是物品,内层是容量,且容量正序循环。 需要确认是否正确引用了用户提供的参考资料。例如,引用[4]提到循环顺序的不同,这可能影响状态转移的正确性。因此,在代码中,应该将背包容量作为内层循环,并且是正序的,这符合完全背包的特性。 最后,生成相关问题。根据用户之前的示例,可能需要问及完全背包的应用、优化方法、与0-1背包的区别,以及状态转移的数学证明等。需要确保问题相关且有价值,帮助用户进一步理解。 总结步骤: 1. 定义问题:完全背包动态规划解法。 2. 状态定义和转移方程。 3. 循环顺序的确定。 4. 示例代码的编写,确保符合模板。 5. 引用相关参考资料中的正确部分。 6. 生成相关问题。 现在需要检查是否存在错误。例如,确保完全背包的循环顺序是否正确,状态转移方程是否正确,以及示例代码是否能够正确运行。同时,确保回答中正确引用了用户提供的引用内容,尤其是关于循环顺序的部分。</think>### 完全背包问题算法详解 #### 一、问题定义 在完全背包问题中,给定$n$种物品和一个容量为$C$的背包,第$i$种物品的体积为$c_i$,价值为$w_i$,且每种物品可无限次使用。目标是选择物品装入背包,使得总价值最大[^2]。 #### 二、动态规划解法 1. **状态定义** 定义$dp[j]$表示容量为$j$的背包能获得的最大价值。 2. **状态转移方程** $$dp[j] = \max(dp[j], \ dp[j - c_i] + w_i)$$ 该方程表示:对于第$i$种物品,若背包容量允许,可以选择装入该物品多次。 3. **循环顺序关键点** - **正序循环容量**:与0/1背包的逆序循环不同,完全背包需要正序遍历容量$j$(从$c_i$到$C$),以确保同一物品可被多次选取[^4]。 - **先遍历物品,再遍历容量**:外层循环遍历物品,内层循环遍历背包容量[^3]。 #### 三、算法模板代码(Python) ```python def complete_knapsack(n, C, c, w): dp = [0] * (C + 1) for i in range(n): # 遍历每种物品 for j in range(c[i], C + 1): # 正序循环背包容量 dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]) return dp[C] ``` #### 四、示例 **输入**: $n=3$, $C=5$ 物品体积$c=[1,2,3]$,价值$w=[2,3,4]$ **执行过程**: - 当处理第1个物品(体积1,价值2)时,所有$j≥1$的容量都可以通过多次选择该物品获得更高价值。 - 最终$dp[5]=10$(装入5个第1个物品,总价值$5×2=10$)。 #### 五、数学证明 完全背包的优化问题可表示为: $$ \max \sum_{i=1}^{n} w_i x_i \\ \text{s.t.} \sum_{i=1}^{n} c_i x_i \leq C, \quad x_i \geq 0 \ \text{且为整数} $$ 动态规划通过状态转移方程逐步逼近最优解[^1]。 --- ###
评论 4
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