动态规划――01背包问题

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 00:34:01

给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包,物品 i 的重量是 wi,其价值为 vi 。

问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大?

面对每个物品,我们只有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,也不能装入同一物品多次。

解决办法:声明一个 大小为 m[n][c] 的二维数组,m[ i ][ j ] 表示 在面对第 i 件物品,且背包容量为 j 时所能获得的最大价值 ,那么我们可以很容易分析得出 m[i][j] 的计算方法,

(1). j < w[i] 的情况,这时候背包容量不足以放下第 i 件物品,只能选择不拿

m[ i ][ j ] = m[ i-1 ][ j ]

(2). j>=w[i] 的情况,这时背包容量可以放下第 i 件物品,我们就要考虑拿这件物品是否能获取更大的价值。

如果拿取,m[ i ][ j ]=m[ i-1 ][ j-w[ i ] ] + v[ i ]。 这里的m[ i-1 ][ j-w[ i ] ]指的就是考虑了i-1件物品,背包容量为j-w[i]时的最大价值,也是相当于为第i件物品腾出了w[i]的空间。

如果不拿,m[ i ][ j ] = m[ i-1 ][ j ] , 同(1)

究竟是拿还是不拿,自然是比较这两种情况那种价值最大。

#include<iostream> using namespace std; int dp[101][101] = {0},x[101] = {0}; int m[101] = {0,15,10,12,8};  //投资  int v[101] = {0,12,8,9,5};    //收益  int c = 30,n = 4; //c为总重, n为种类数  void trace(){     for(int i = 4; i > 1; i--){         if(dp[i][c] == dp[i-1][c])             x[i] = 0;         else{             x[i] = 1;             c -= m[i];         }     }     x[1] = dp[1][c]>0 ? 1:0;      for(int i = 1; i <= n; i++)         cout << x[i] << " ";       cout << endl; } int main(){      for(int i = 1; i <= n; i++){         for(int j = 1; j <= c; j++){             if(j >= m[i]){                 dp[i][j] = dp[i-1][j-m[i]]+v[i]>dp[i-1][j] ? dp[i-1][j-m[i]]+v[i]:dp[i-1][j];             }             else                 dp[i][j] = dp[i-1][j];         }     }     for(int i = 1; i <= n; i++){         for(int j = 1; j <= c; j++){             cout << dp[i][j] << " ";         }         cout << endl;     }     cout << dp[n][c] << endl;     trace();         // 输出方案                       return 0; }   

结果

0 1 1 1表示选择后3个,即B C D项目

原文:https://www.cnblogs.com/Mrwho1/p/9221080.html

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