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本帖最后由 Messj 于 2018-6-8 23:34 编辑
注明:本题及讲解转载自 http://blog.csdn.net/hearthougan/article/details/53869671
题目:有 N 件物品和一个容量为 V 的背包。第 i 件物品的费用是 w[i],价值是 p[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
不妨设集合表示n个物品,该问题的某一个最优解集合为。
1、最优子结构
我们已经假设该问题的最优解为A,那么对于某个物品,令S1=S-aj,V1=V-wj表示原问题除去物品后的一个子问题,那么,A1就是该子问题的一个最优解。可反证此问题,即存在一个A1'是子问题的最优解解,那么,所得的集合S'=A1'+aj一定比原问题最优解集合S所得的最大价值要大,这与假设矛盾。因此原问题的最优解一定包含子问题的最优解,这就证明了最优子结构性质。
2、递归地定义最优解的值
对于每个物品我们可以有两个选择,放入背包,或者不放入,有n个物品,故而我们需要做出n个选择,于是我们设f[i][v]表示做出第i次选择后,所选物品放入一个容量为v的背包获得的最大价值。现在我们来找出递推公式,对于第i件物品,有两种选择,放或者不放。
<1>:如果放入第i件物品,则f[i][v] = f[i-1][v-w[i]]+p[i],表示,前i-1次选择后所选物品放入容量为v-w[i]的背包所获得最大价值为f[i-1][v-w[i]],加上当前所选的第i个物品的价值p[i]即为f[i][v]。
<2>:如果不放入第i件物品,则有f[i][v] = f[i-1][v],表示当不选第i件物品时,f[i][v]就转化为前i-1次选择后所选物品占容量为v时的最大价值f[i-1][v]。则:
f[i][v] = max{f[i-1][v], f[i-1][v-w[i]]+p[i]}
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=100;
int n,V;
int f[maxn][maxn];
int w[maxn],p[maxn];
int main()
{
while(scanf("%d%d",&n,&V))
{
if(n==0 && V==0)
break;
for(int i = 0; i <= n; ++i)
{
w[i] = 0, p[i] = 0;
for(int j = 0; j <= n; ++j)
{
f[i][j] = 0;
}
}
for(int i=0;i<n;i++)
scanf("%d%d",&w[i],&p[i]);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int v=w[i];v<=V;v++)
{
f[i][v] = max(f[i-1][v],f[i-1][v-w[i]]+p[i]);
}
cout<<f[n][V]<<endl;
}
}
}
3.优化空间复杂度
上述解法的时空复杂度皆为O(VN)。时间复杂度无法再优化,但可以优化空间复杂度到O(V).
新的f[v]依赖 上一次的 f[v]和上一次的f[v-w[i]],同理,新的f[v-1]依赖 上一次的 f[v-1]和上一次的f[v-1-w[i]],以此类推;如果是递增顺序计算,则上一次的f[v-w[i]]会被新的f[v-w[i]]覆盖。如果递减,则可以看到被覆盖的数f[v]对于下一个计算f[v-1]而言,是无法造成影响的(这是由于f(v)相对于f(v-1)是超前的,即将来的可能)。#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=100;
int n,V;
int f[maxn][maxn];
int w[maxn],p[maxn];
int main()
{
while(scanf("%d%d",&n,&V))
{
if(n==0 && V==0)
break;
memset(f, 0, sizeof(f));
memset(w, 0, sizeof(w));
memset(p, 0, sizeof(p));
for(int i=0;i<n;i++)
scanf("%d%d",&w[i],&p[i]);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int v=V;v>=w[i];v++)
{
f[v] = max(f[v],f[v-w[i]]+p[i]);
}
cout<<f[V]<<endl;
}
}
}
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