二维费用的背包

二维费用背包问题解析
本文详细介绍了二维费用背包问题的概念及其解决方法。该问题中每件物品有两种费用,并且每种费用都有最大承受值。文章给出了状态转移方程并讨论了不同情况下的循环更新策略。

二维费用的背包问题是指:
内容很乱,来自白皮及各个博客。
对于每件物品,具有两种不同的费用;
选择这件物品必须同时付出这两种代价;
对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。
问怎样选择物品可以得到最大的价值。
设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为c[i] 
费用加了一维,只需状态也加一维即可。
设f[i][v][u]表示前i件物品付出两种代价分别为v和u时可获得的最大价值。   
状态转移方程就是:
f [i][v][u]=max{f[i-1][v][u],f[i-1][v-a[i]][u-b[i]]+c[i]}。
如前述方法,可以只使用二维的数组:当每件物品只可以取一次时变量v和u采用逆序的循环,当物品有如完全背包问题时采用顺序的循环。
这事实上相当于每件物品多了一种“件数”的费用,每个物品的件数费用均为1,可以付出的最大件数费用为M。
换句话说,
设f[v][m]表示付出费用v、最多选m件时可得到的最大价值,则根据物品的类型(01、完全、多重)用不同的方法循环更新,最后在f[0..V][0..M]范围内寻找答案。
另外,如果要求“恰取M件物品”,则在f[0..V][M]范围内寻找答案。

转载于:https://www.cnblogs.com/adelalove/p/8849316.html

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