01背包问题!只有小白才懂小白
01背包问题,是指每个物品只能用一次,求背包中的最大价值
我们该如何思考这些问题呢?
首先,我们能直接依次取最大价值的物品放进去吗?这是一种贪心的思想,肯定是行不通的。我们应该把每个物品逐个加进来.讨论里面的规律是什么。
假设背包的容量是c,第i个物品的价值是w[i],它的体积是v[i]
对于第i个物品,如果v[i]>c,第i个物品是放不进去的,所以它的最大价值是i-1件物品讨论时的最大价值;如果v[i] <= c,第i个物品能放进去,但是我们要不要把它装进我们的背包呢?如果装进背包,最大价值就是w[i] + (i-1件物品,背包容量为c - v[i]情况下的最大值) , 如果不装进去,最大价值就是i-1件物品讨论时的最大价值。
现在,我们用数组把上述文字表示一下
f[i][j] 表示的是第i件物品 , 容量为j时的最大价值
Ⅰ.w [i] > c时 ,f[i][j] = f[i-1][j];
Ⅱ.w[i] < c时
①放第i个物品 f [i][j] = w[i] + f [i-1][j-v[i]]
②不放第i个物品 f[i][j] = f[i-1][j];
所以状态方程为f[i][j] = max(f[i-1][j],f[i-1][j-v[i]])
//二维模板
for(int i = 1 ;i <= n ;i ++){
for(int j = 0 ;j <= m ;j ++)
{
f[i][j] = f[i-1][j];//放不下的情况
if(j >= v[i]) f[i][j] = max(f[i][j],f[i-1][j-v[i]] + w[i]);
}
}
根据状态转移方程,我们可以发现在f[i]这一层,只用到了f[i-1]这层,且状态转移方程中的 j, j-v[i]都是小于等于j的,并不是分布在j的两端,根据这两个特性,我们可以将二维优化成为一维。
如果我们直接将i这维删去的话,就会变成
for(int i = 1 ;i <= n ;i ++)
for(int j = 0 ;j <= m ;j ++)
{
f[j] = f[j];
if(j >= v[i]) f[j] = max(f[j],f[j-v[i]] + w[i]);
}
f[j] = f[j]; //这个恒成立,直接可以删去
因为if的判断条件是j >= v[i],所有(0,v[i])范围的数没有意义
for循环中可以直接从j = v[i]开始
所以,我们接着可以修改为
for(int i = 1 ;i <= n ;i ++)
for(int j = v[i] ;j <= c ;j ++)
{
f[j] = max(f[j],f[j-v[i]] + w[i]);
}
那么f [ j ] = max(f [ j ],f [ j - v [ i ] ] + w [ i ] )就等价于f [ i ] [ j ] = max( f [ i - 1 ] [ j ] , f [ i - 1 ] [ j - v [ i ] ] ) 吗?
j从前往后模拟真的可行吗?
仔细想想,不难发现
假设当我们更新第i层状态的时候,f[j] = max(f[j],f[j-v[i]] + w[i]),当我们需要用到f[j-v[i]]时,因为j - v[i]是小于j的,所以j - v[i]的状态在j之前更新过了
f[j - v[i]]相当于是第i层中j - v[i]的值,即f[i][j - v[i]],而状态转移方程中我们需要的是第i-1层中f[j - v[i]],所以我们应该从后往前模拟,j > j - v[i],所以j就会再j - v[i]之前更新,用到的j - v[i]的值还是第 i - 1层中的值
//一维模板
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
for(int j = c; j >= v[i]; j--)
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
}
讲了这么多,你可能还是有点糊涂,那么我们直接上个例子吧
例题
有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。
第 i 件物品的体积是 vi,价值是 wi。
求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。
输出最大价值。
输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。
接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 件物品的体积和价值。
输出格式
输出一个整数,表示最大价值。
数据范围
0 < N , V ≤ 1000
0 < vi ,wi ≤ 1000
输入样例
4 5
1 2
2 4
3 4
4 5
输出样例:
8
二维数组
解释一下这个表格怎么来的,横着的12345代表背包容量为j时的情况,竖着的abcd则是i个物品
模拟一下(c,3)点,即f[3][3],第三个物品背包容量为3时的情况,f[3][3] = max(f[2][3],f[2][0]+4) = max(6,4) = 6
一维数组
当我们计算f[2]时,f[2] = max(f[2],f[2-2] + 4) = 4,相当于取了一次b物品
当我们算f[4]时,又要用到f[2],f[4] = max(f[4],f[4-2]+4) = max(2,4+4) = 8
我们在算f[2]中取了一次第二件物品,f[4]时又取了一次第二件物品,相当于在算f[4]时取了两次b物品,不符合01背包,所以我们应该从后往前模拟。顺带提一句,多重背包不计较物品取出的次数,这也可以解释多重背包为什么可以从前往后模拟。
代码
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 1010;
int n, m;
int v[N], w[N];
int f[N];
int main()
{
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cin >> v[i] >> w[i];
for (int i = 1; i <= n; i ++ )
for (int j = m; j >= v[i]; j -- )
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
cout << f[m] << endl;
return 0;
才学dp,也是第一次写复杂点的博客,有问题的话还请大家指出!