import java.util.Arrays;
public class Knapsack_01 {
public static void main(String[] args) {
int[] w = { 1, 5, 1 };
int[] v = { 3, 2, 2};
int C = 3;
int n = w.length;
int[][] F = new int[n + 1][C + 1];
int[][] P = new int[n + 1][C + 1];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= C; j++) {
if (j < w[i - 1]) {
F[i][j] = F[i - 1][j];
P[i][j] = P[i - 1][j];
} else {
F[i][j] = F[i - 1][j - w[i - 1]] + v[i - 1];
P[i][j] = i;
if (F[i - 1][j] >= F[i][j]) {
F[i][j] = F[i - 1][j];
P[i][j] = P[i - 1][j];
}
}
}
}
System.out.println("背包中物品的最大的总价值为:" + F[n][C]);
int[] x = new int[n];
for (int i = n, j = C; i >= 1; i--) {
if (P[i][j] == 0) {
break;
}
x[P[i][j] - 1] = 1;
j = j - w[P[i][j] - 1];
}
System.out.println("选择的物品为:" + Arrays.toString(x));
}
}
运行结果截图:

本文详细介绍了一种解决01背包问题的Java实现方法。通过动态规划算法,代码实现了计算给定容量下物品的最大总价值,并输出选择的物品列表。此算法适用于物品不可分割的情况,为解决背包问题提供了一个清晰的示例。
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