分组背包问题

原题链接:https://www.acwing.com/problem/content/10/
注:方法都是根据闫学灿的DP分析法得到的,欢迎大家去B站搜索原视频。
有 N 组物品和一个容量是 V 的背包。

每组物品有若干个,同一组内的物品最多只能选一个。
每件物品的体积是 vij,价值是 wij,其中 i 是组号,j 是组内编号。

求解将哪些物品装入背包,可使物品总体积不超过背包容量,且总价值最大。

输出最大价值。

输入格式
第一行有两个整数 N,V,用空格隔开,分别表示物品组数和背包容量。

接下来有 N 组数据:

每组数据第一行有一个整数 Si,表示第 i 个物品组的物品数量;
每组数据接下来有 Si 行,每行有两个整数 vij,wij,用空格隔开,分别表示第 i 个物品组的第 j 个物品的体积和价值;
输出格式
输出一个整数,表示最大价值。

数据范围
0<N,V≤100
0<Si≤100
0<vij,wij≤100
输入样例
3 5
2
1 2
2 4
1
3 4
1
4 5
输出样例:
8

import java.util.*;

public class Main{
    public static void main(String args[]){
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int N = in.nextInt(), V = in.nextInt();
        int[] f = new int[V+1];
        for(int i = 1; i <= N; i++){
            int s = in.nextInt();
            int[] v = new int[s+1], w = new int[s+1];
            for(int j = 0; j < s; j++){
                v[j] = in.nextInt();
                w[j] = in.nextInt();
            }
            for(int j = V; j >= 0; j--){
                for(int k = 0; k < s; k++){
                    if(j - v[k] >= 0){
                        f[j] = Math.max(f[j], f[j - v[k]] + w[k]);
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println(f[V]);
    }
}
### 分组背包问题概述 分组背包问题背包问题的一种变体,在这种情况下,物品被分为若干,每中的物品互斥,即在同一内只能选择一件物品加入背包。目标是在不超过给定容量的情况下最大化所选物品的总价值。 对于分组背包问题,通常会遇到以下参数: - **N** 物品 - 每一中有多个不同重量和价值的物品可供选择 - 背包的最大承重 W 为了更好地理解这一概念,下面提供了一个具体的例子及其对应的测试用例[^1]。 ### 示例与测试用例 #### 输入格式 输入的第一行为三个整数 N, M 和 V (1 ≤ N ≤ 100),分别表示有多少类别的物品、总的物品数量以及背包的最大承载量;接下来M行,每一行包含四个整数 g_i, w_i, v_i 表示该物品所属类别编号g_i(从1开始计), 物品重量w_i, 物品价值v_i; 接下来的一行给出一个长度为N的列表G[] ,其中 G[j]=k 表明第 j 类物品共有 k 种不同的选项可选。 #### 输出格式 输出仅有一行,代表能够获得的最大价值。 #### 示例数据集 ##### 测试案例 1: ```plaintext Input: 3 6 10 1 2 3 1 3 4 2 4 5 2 5 6 3 1 2 3 2 3 2 2 2 Output: 9 ``` 解释:在这个例子中,选择了来自第一的一个物品(权重=3,价值=4)、第二的一个物品(权重=5,价值=6)和第三的一个物品(权重=2,价值=3)。这些加起来刚好等于最大允许载荷10,并且提供了最高的可能总价值9。 ##### 测试案例 2: ```plaintext Input: 4 8 15 1 2 3 1 3 4 2 4 5 2 5 6 3 1 2 3 2 3 4 7 8 4 8 9 2 2 2 2 Output: 17 ``` 这个实例展示了当存在更多种类别的时候应该如何处理。这里选取了最优合使得最终得分达到最高——即17分。 通过上述的例子可以看出,解决这类问题的关键在于合理规划各之间的取舍关系,从而实现全局最优化的目的。
评论
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