【算法总结】01背包与完全背包 模板整理

三种背包的概念区分

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。
完全背包(CompletePack): 有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
多重背包(MultiplePack): 有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[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。

比较三个题目,会发现不同点在于每种背包的数量,01背包是每种只有一件,完全背包是每种无限件,而多重背包是每种有限件。

01背包

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。
要求将i个物品装进容量为j的背包的最大价值:即取以下俩个中的较大的一个
    一个是:i-1个物品装进容量为(j)的背包的最大价值;
    一个是:i-1个物品装进容量为(j减去第i个物品的重量)的背包的价值,再加上第i个物品的价值。

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。

逆序!

for i=1..N
   for v=V..0
        f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};
01背包模板
//求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大 
#include <iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
const int nmax=1000;

int v[nmax];//v[i]表示第i个物品的价值value 
int w[nmax];//w[i]表示第i个物品的重量weight 
int dp[nmax];//总价值 
int n,m;//n表示物品数量,m表示背包容量
 
int main(int argc, char** argv) {//一维数组实现的01背包模板 
	while(cin>>n>>m){
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(int i=0;i<n;i++){
			cin>>w[i]>>v[i];
		}
		for(int i=0;i<n;i++){//遍历n个物品 
			for(int j=m;j>=0;j--){//01背包容量 逆序遍历
			  if(j>=w[i]){
			  	dp[j]=max(dp[j],(dp[j-w[i]]+v[i]));
			  }//第i个物体不选,dp[j]=dp[j];
			   //第i个物体若选	dp[j]=dp[j-w[i]]+v[i]
			} 
		}
		cout<<dp[m]<<endl;
	}
	
	return 0;
}

/*
//测试数据 
//第一行:n,m
//接下来n行:w[i] v[i]
3 10  
3 4   
4 5
5 5

11
*/ 

完全背包:
完全背包(CompletePack): 有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。

完全背包按其思路仍然可以用一个二维数组来写出:

f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k*c[i]<=v}

同样可以转换成一维数组来表示:

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

伪代码如下:

顺序!

想必大家看出了和01背包的区别,这里的内循环是顺序的,而01背包是逆序的。

现在关键的是考虑:为何完全背包可以这么写?
在次我们先来回忆下,01背包逆序的原因?是为了是max中的两项是前一状态值,这就对了。
那么这里,我们顺序写,这里的max中的两项当然就是当前状态的值了,为何?

因为每种背包都是无限的。当我们把i从1到N循环时,f[v]表示容量为v在前i种背包时所得的价值,这里我们要添加的不是前一个背包,而是当前背包。所以我们要考虑的当然是当前状态。

#include <iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
const int nmax=1000;

int v[nmax];//v[i]表示第i个物品的价值value 
int w[nmax];//w[i]表示第i个物品的重量weight 
int dp[nmax];//总价值 
int n,m;//n表示物品数量,m表示背包容量
 
int main(int argc, char** argv) {//一维数组实现的完全背包模板 
	while(cin>>n>>m){
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(int i=0;i<n;i++){
			cin>>w[i]>>v[i];
		}
		for(int i=0;i<n;i++){//遍历n个物品 
			for(int j=0;j<=m;j++){//完全背包容量 顺序遍历
			  if(j>=w[i]){
			  	dp[j]=max(dp[j],(dp[j-w[i]]+v[i]));
			  }//第i个物体不选,dp[j]=dp[j];
			   //第i个物体若选	dp[j]=dp[j-w[i]]+v[i]
			} 
		}
		cout<<dp[m]<<endl;
	}
	
	return 0;
}

参考链接:

1、https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/38864689

2、https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5587121.html

3、https://blog.csdn.net/sinat_22991367/article/details/51861373

4、https://blog.csdn.net/fx677588/article/details/68951593

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qian2213762498/article/details/79857508