01背包之理解

本文详细介绍了01背包问题的基本概念及其解决方法。通过定义子问题的状态转移方程,解释了如何选择物品以达到最大价值,并给出了使用二维及优化后的一维数组实现的具体步骤。

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 01背包(ZeroOnePack): 有N件物品和一个容量为V的背包。(每种物品均只有一件)第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。

用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是:

f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}

把这个过程理解下:在前i件物品放进容量v的背包时,

它有两种情况:

第一种是第i件不放进去,这时所得价值为:f[i-1][v]

第二种是第i件放进去,这时所得价值为:f[i-1][v-c[i]]+w[i]

(第二种是什么意思?就是如果第i件放进去,那么在容量v-c[i]里就要放进前i-1件物品)

最后比较第一种与第二种所得价值的大小,哪种相对大,f[i][v]的值就是哪种。

(这是基础,要理解!)

这里是用二位数组存储的,可以把空间优化,用一位数组存储。

用f[0..v]表示,f[v]表示把前i件物品放入容量为v的背包里得到的价值。把i从1~n(n件)循环后,最后f[v]表示所求最大值。

*这里f[v]就相当于二位数组的f[i][v]。那么,如何得到f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]+w[i]?(重点!思考)
首先要知道,我们是通过i从1到n的循环来依次表示前i件物品存入的状态。即:for i=1..N
现在思考如何能在是f[v]表示当前状态是容量为v的背包所得价值,而又使f[v]和f[v-c[i]]+w[i]标签前一状态的价值?

                          逆序!

这就是关键!

    逆序
            
for i=1..N
            for v=V..0
            f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};

分析上面的代码:当内循环是逆序时,就可以保证后一个f[v]和f[v-c[i]]+w[i]是前一状态的

下面是一些练习:

HDU 2546  

http://www.cnblogs.com/sunus/p/4726422.html 

HDU 1171

http://www.cnblogs.com/sunus/p/4726807.html 

HDU 2955

http://www.cnblogs.com/sunus/p/4737513.html 

HDU 3466

http://www.cnblogs.com/sunus/p/4738474.html 

HDU 1864

http://www.cnblogs.com/sunus/p/4738805.html 

 HDU 4815

http://www.cnblogs.com/sunus/p/4741282.html 

转载于:https://www.cnblogs.com/sunus/p/4726440.html

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