java--0-1背包问题--动态规划解法

最新推荐文章于 2024-11-11 19:58:13 发布

xd_ysl

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分类专栏： java动态规划算法

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本文详细介绍了0-1背包问题的解决方法，并通过Java代码实现了解决方案。通过动态规划的方式，优化了资源分配策略，使得在有限容量的背包内实现价值最大化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先简单的介绍一下0-1背包问题：有一个背包，有一定的容量，有几件物品，物品有重量和价值，选择物品放到背包中，使背包的中的物品在背包能够装下的条件下，价值最大。物品只有两种选择，装入或者不装入。

package ceshi;

public class beibao {

public static void main(String[] args) {
int[] w = {2,2,6,5,4};
int[] v = {6,3,5,4,6};
int c =10;
int[][] m;
int[] x;
m=fun(w,v,c);
x=bileSolution(m,w,c);
for(int i=0;i<w.length;i++){
System.out.println(x[i]+" ");
}
}
public static int[][] fun(int[] w,int[] v,int c){
int i,j,n=w.length;
int[][] m = new int[n+1][c+1];
for(i=1;i<n+1;i++){
m[i][0]=0;
}
for(j=1;j<c+1;j++){
m[0][j]=0;
}

for(i=1;i<=n;i++){
for(j=1;j<=c;j++){
m[i][j] = m[i-1][j];
if(w[i-1]<=j){
m[i][j] = Math.max(m[i-1][j],m[i-1][j-w[i-1]]+v[i-1]);
}
}
}

System.out.println(m[w.length][c]);
return m;
}

public static int[] bileSolution(int[][] m,int[] w,int c){
int i,j=c,n=w.length;
int[] x = new int[n];
for(i=n;i>=1;i--){
if(m[i][j]==m[i-1][j]){
x[i-1] = 0;
}else{
x[i-1] = 1;
j-=w[i-1];
}
}
return x;
}
}