变形的背包问题

本文探讨了一道正整数分解编程题的解决方案,通过逐步分析和改进代码,实现了将一个正整数分解为多个降序排列的正整数之和,并展示了从特殊到一般情况的思考过程。
  一道简单的编程题,让我想到了很多...
  题目不算难,可能是我比较笨吧,它让我思考了好久,大概描述如下:
  将正整数m分解为n个正整数之和,且分解后的数成降序排列
  例如:将8(m=8)分解为4(n=4)个正整数之和,要求程序输出结果为
         5  1  1  1;  4  2  1  1;  3  2  2  1  ......
         输出所有的可能性
开始时我根据由个别到一般的思路,先用较小的数字试验,这样一来可以总结规律,二来便
于验算输出结果的正确性。经过几轮的试验,我渐渐看出了循环的规律,主要是记数变量的初值
和终止条件的问题,还有判断条件(使正解输出)的问题。
[v1.0.0.0代码]
/**
 *NAME:pcw_09Demo1.java
 *AUTHOR:Richard
 *DATE:Mar-16,2006
 *VERSION:1.0.0.0
 */
 
import  java.io.*;
public  class  pcw_09Demo1{
 public  static  void  main(String[]  args)  throws  IOException{
  int  m  =  9;  //要被分解的整数
  int  n  =  3;  //要分解成的整数个数
  int[]  result  =  new  int[4];  //用来存储结果
  //core  code
  //#############################################################################
  for(int  i=m-(n-1);  i>=m/n;  i--)
  {
   result[0]  =  i;
   for(int  j=m-(n-1)-(n-2);  j>=1;  j--)
   {
    result[1]  =  j;
    for(int  k=m-(n-1)-(n-2)-(n-3);  k>=1;  k--)
    {
     result[2]  =  k;
     //判断条件,符合条件者输出
     if((result[0]>=result[1])  && 
        (result[1]>=result[2])  && 
        ((result[0]+result[1]+result[2])==m))
     {
      System.out.println("-"  +result[0]+  "-"  +result[1]+  "-"  +result[2]+  "-");
      System.in.read();
      //进入下一轮循环
     }
    }
   }
  }
  //#############################################################################
  //core  code
 }
}
这个原形出来以后我总结了循环的规律,直观的看循环的起止条件是m-(n-1);1 
m-(n-1)-(n-2);1 m-(n-1)-(n-2)-(n-3);1 ……依次类推可到n的可能,化简上式可得
m-n+1;1 m-2n+3;1 m-3n+6;1 ……这为我们用递归来描述这个问题提供了方便,所谓有规
律好办事,我想这也是计算机专业数学课多的一个原因吧。在进行这个之前,我先要把输出和判
断条件变为适应n的可能,所以我对代码做了如下的部分修改,测试这两个部分的正确性,毕竟
使用一个熟悉的框架要省去很多麻烦事。
[v1.0.0.2代码]
/**
 *NAME:pcw_09Demo2.java
 *AUTHOR:Richard
 *DATE:Mar-16,2006
 *VERSION:1.0.0.2
 */
 
/**
 *将输出部分和求和判断条件作了调整,使之能够适应推广到任意数的可能
 */
import java.io.*;
public class pcw_09Demo{
 
 public static void main(String[] args) throws IOException{
  
  int m = 12; //要被分解的整数
  int n = 3; //要分解成的整数个数
  int[] result = new int[n]; //用来存储结果
  
  //core code
  //######################################################################
  for(int i=m-(n-1); i>=m/n; i--)
  {
   result[0] = i;
   for(int j=m-(n-1)-(n-2); j>=1; j--)
   {
    result[1] = j;
    for(int k=m-(n-1)-(n-2)-(n-3); k>=1; k--)
    {
     result[2] = k;
     //判断条件,符合条件者输出
     int sum = 0;
     for(int p=0; p<n; p++)  //求和
      sum += result[p];
     if((result[0]>=result[1]) && (result[1]>=result[2]) && (sum==m))
     {
      for(int q=0; q<n; q++)
      System.out.print("-" +result[q]+ "-");
      System.out.println();
     System.in.read();
     //进入下一轮循环
     }
    }
   }
  }
  //######################################################################
  //core code
 }
}
今天和网上喜欢编程的朋友讨论了一番,受益匪浅,第一次意识到这个问题竟然是个典型的
“背包问题”的变形,他的分析能力确实挺强,他把问题分解成了“背包问题”和后期对数组的
排序两个部分,这点是值得我学习的。还有一件有趣的事,他上网找到的分析竟然是我写的,我
第一次真正感觉到网络是我们这个世界变得如此之小,变成了一个地球村。
今天先写到这,该听英语了,剩下的部分明天再想。
<think>好的,我现在需要帮用户了解01背包问题变形及其动态规划解法。首先,我得回忆一下01背包的基础知识,再想想常见的变形有哪些。用户提到了动态规划,所以重点应该放在状态转移方程和代码实现上。 首先,01背包的基本问题是每个物品只能选或不选,而变形可能包括完全背包、多重背包,或者是混合背包。不过用户特别提到了01背包的变形,所以可能需要考虑其他变化,比如二维费用、物品依赖、恰好装满、方案计数等。这些都属于01背包的扩展,但需要明确用户具体指的是哪一种变形。 接下来,用户需要解题思路和代码实现。动态规划的核心在于状态定义和转移方程。对于不同的变形,状态的定义可能会有调整。例如,如果是二维费用,状态可能从一维变成二维,表示两种不同的容量限制。如果是恰好装满,初始化条件会有所不同,通常将dp数组初始化为负无穷,只有dp[0]为0,这样只有恰好装满的情况才会被更新。 然后,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到将完全背包转化为01背包,引用[2]讨论混合背包问题的解法,引用[3]提到状态转移前的初始化技巧,引用[4]给出状态转移方程的例子。这些可能对解答有帮助,特别是关于如何处理不同背包问题的技巧。 用户的问题是关于01背包的变形,所以可能需要结合这些引用中的方法。例如,完全背包转换为01背包可以通过二进制拆分,或者处理多重背包时使用二进制优化。不过用户可能更想知道的是如何调整01背包的动态规划来适应这些变形。 接下来,我需要组织回答的结构。首先介绍01背包的基本概念和动态规划解法,然后列举几种常见的变形,每种变形说明解题思路、状态转移方程的变化,并给出对应的代码示例。例如,处理恰好装满问题时,初始化的不同;处理二维费用时,状态数组的维度扩展。 还需要注意代码实现的正确性。例如,二维费用的背包问题需要双重循环遍历两种容量,而初始化可能需要更多的考虑。对于方案计数问题,状态转移可能不是取最大值,而是累加可能的方案数。 同时,要确保符合用户给出的格式要求,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确使用LaTeX语法,用中文回答,并在最后生成相关问题。引用用户提供的参考内容时,在适当的位置添加引用标识,如[^1]或[^2]。 最后,检查是否有遗漏的变形类型,确保覆盖用户可能关心的内容。例如,物品分组的依赖关系,或者求具体方案而非最大价值。这些都可能作为变形的一部分需要简要说明。</think>### 01背包问题变形及动态规划解法 #### 基础回顾 01背包问题的核心是:给定容量为$V$的背包和$N$件物品(第$i$件体积为$v_i$,价值为$w_i$),每件物品只能选0次或1次,求最大价值总和。 动态规划解法: - 定义状态$dp[j]$表示容量为$j$时的最大价值 - 状态转移方程: $$ dp[j] = \max(dp[j], dp[j - v_i] + w_i) \quad (j \geq v_i) $$ - 代码实现(空间优化版): ```python def knapsack_01(V, v, w): dp = [0] * (V + 1) for i in range(len(v)): for j in range(V, v[i]-1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]) return dp[V] ``` #### 常见变形与解法 --- ##### 变形1:恰好装满背包 **问题描述** 必须**恰好用完**背包容量,求最大价值(无法恰好装满时返回-1) **解题思路** - 初始化时$dp[0]=0$,其他$dp[j]=-\infty$ - 最终结果若为负数则说明无法恰好装满 **代码实现** ```python def exact_knapsack(V, v, w): dp = [-float('inf')] * (V + 1) dp[0] = 0 for i in range(len(v)): for j in range(V, v[i]-1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]) return dp[V] if dp[V] >= 0 else -1 ``` --- ##### 变形2:二维费用背包 **问题描述** 物品需要消耗两种资源(如重量+体积),背包有双重限制$V_1$和$V_2$ **解题思路** - 状态定义扩展为二维数组$dp[j][k]$ - 转移方程: $$ dp[j][k] = \max(dp[j][k], dp[j - v1_i][k - v2_i] + w_i) $$ **代码实现** ```python def two_dim_knapsack(V1, V2, v1, v2, w): dp = [[0]*(V2+1) for _ in range(V1+1)] for i in range(len(v1)): for j in range(V1, v1[i]-1, -1): for k in range(V2, v2[i]-1, -1): dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - v1[i]][k - v2[i]] + w[i]) return dp[V1][V2] ``` --- ##### 变形3:方案计数 **问题描述** 求恰好装满背包的**方案总数**(不要求最大价值) **解题思路** - 将状态转移中的$\max$改为累加 - 初始化$dp[0]=1$,其他$dp[j]=0$ **代码实现** ```python def count_solutions(V, v): dp = [0]*(V+1) dp[0] = 1 for i in range(len(v)): for j in range(V, v[i]-1, -1): dp[j] += dp[j - v[i]] return dp[V] ``` --- ##### 变形4:分组背包 **问题描述** 物品属于不同的组,每组最多选1个物品 **解题思路** - 遍历顺序改为:组别→背包容量→组内物品 - 状态转移方程同01背包[^2] **代码片段** ```python for group in groups: for j in range(V, -1, -1): for item in group: if j >= item.v: dp[j] = max(dp[j], dp[j - item.v] + item.w) ``` --- #### 混合应用示例 当遇到同时包含普通物品、分组物品、二维费用物品的混合问题时,可通过分层处理不同约束条件,保持每层循环处理单一约束条件[^3]。此时二进制优化仍然是处理多重约束的有效方法[^4]。
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