背包问题学习笔记(1)

背包问题学习笔记(1)


写在前面

一方面学习背包九讲:http://blog.youkuaiyun.com/pi9nc/article/details/8142876,这个十分清晰,重点标记清楚。
但有些需要自己理解的和重点的,我做了如下笔记,方便别人理解,也方便自己复习,如有错误,欢迎指正。

01背包问题

状态函数f[i][v] 表示==前i件物品放入容量为v的背包可获得的最大价值==
状态迁移方程
    f[i][v] = max { f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}
考虑下为什么是这样的,对于第i件物品,我们只考虑是否要把这个放进去,这取决与两种情况:
1. 不放进去,那么前i-1件容量和最大可以是v -- f[i-1][v];
2. 放进去,那么前i-1件容量和最大为v-c[i] -- f[i-1][v-c[i]]+w[i]
以上方法==时间和空间复杂度均为O(N*V)==
可以优化空间复杂度为O(v):
    for i = 1:N
    for v = V:0
        f[v] = max { f[v],f[v-c[i]]+w[i]};

TIPS:

  注意由于i是从1:N,所以每当i增加1时,f[v]都之前的值,即f[i-1][v],因此需要V是逆序,这样f[v-c[i]]中才不会被修改(V-c[i]

01背包抽象

  • 不一定需要从一开始,那样会浪费

ZeroOnePack 抽象优化

    /**
     * @param cost i物品的费用
     * @param weight i物品的价值
     */
    procedure ZeroOnePack(cost ,weight)
        for v = V:cost
            f[v] = max { f[v], f[v-cost]+weight}
初始化的细节问题
  • 问法一: 要求恰好装满背包
    • 初始化时,除了f[0]为0 其他f[i] (1<=i<=V)均设置为-∞
    • 结果 最终的 f[n]是恰好装满的最优解
  • 问法二: 没有要求背包装满,希望 Weight 和最大
    • 初始化 f[i] (0<=i<=V)全部为0
    • 最终的 f[n] 是最优解
  • Tips 初始化原因
    1. 如果要求背包恰好装满,那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0nothing“恰好装满”,
       其它容量的背包均没有合法的解,属于未定义的状态,它们的值就都应该是-∞了。
    2. 如果背包并非必须被装满,那么任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”,这个解的价值
       为0,所以初始时状态的值也就全部为0

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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