01背包 | 易学教程

问题描述

已知:有一个容量为V的背包和N件物品，第i件物品的重量是weight[i]，价值是cost[i]。问:在不超过背包容量的情况下，最多能获得多少价值。

01背包的特点:每种物品只有一件，可以选择放或者不放

1子问题：f[i][v] 表示前i件物品放到一个容量为v的背包中可以获得最大价值  
2.状态转移方程：f[i][v] = max(f[i - 1][v],f[i - 1][v - weight[i]] + cost[i])

1) 如果第i件物品不放入背包中，那么问题就转换为：将前i - 1件物品放到容量为v的背包中，带来的收益f[i - 1][v]

2) 如果第i件物品能放入背包中，那么问题就转换为：将前i - 1件物品放到容量为v - weight[i]的背包中，带来的收益f[i - 1][v - weight[i]] + cost[i]

代码【01背包二维数组实现】

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;

int N,V; //物品个数  ,背包最大容量
int weight[100],value[100];//物品重量 ,物品价值

int f[100][100] = {{0}};

/*
目标：在不超过背包容量的情况下，最多能获得多少价值

子问题状态:f[i][j]:表示前i件物品放入容量为j的背包得到的最大价值

状态转移方程:f[i][j] = max{f[i - 1][j],f[i - 1][j - weight[i]] + value[i]}

初始化:f数组全设置为0
*/
int Knapsack()
{
    //初始化
    memset(f,0,sizeof(f));
    freopen("input.txt","r",stdin);
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>weight[i];
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>value[i];
    //递推
    for (int i = 1;i <= N;i++) //枚举物品
    {
        for (int j = 0;j <= V;j++) //枚举背包容量
        {
            if(j < weight[i])
                f[i][j] = f[i - 1][j];
            else
                 f[i][j] = max(f[i - 1][j],f[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    return f[N][V];
}

int main()
{
    cout<<Knapsack()<<endl;
    return 1;
}

滚动优化：上述的方法，我们使用二维数组 f[i][v] 保存中间状态，这里我们可以使用一维数组f[v]保存中间状态就能得到结果

第i次循环后，f[v]中存储的是前i个物体放到容量v时的最大价值只不过针对不同的i，f[v]一直在重复使用，所以，也会出现第i次循环可能会覆盖第i - 1次循环的结果。

1.	for i=1..N //枚举物品  
2.	    for v=V..0 //枚举容量，从大到小  
3.	        f[v]=max{f[v],f[v-weight[i]] + cost[i]};

逆序枚举容量的原因：

注意一点，我们是由第 i - 1 次循环的两个状态（f[v],f[v - weight[i]]）推出第 i 个状态的，而且 v > v - weight[i]，则对于第i次循环，背包容量只有当V..0循环时，才会先处理背包容量为v的状况，后处理背包容量为 v-weight[i] 的情况。

具体来说，由于，在执行v时，还没执行到v - weight[i]的，因此，f[v - weight[i]]保存的还是第i - 1次循环的结果。即在执行第i次循环且背包容量为v时，此时的f[v]存储的是 f[i - 1][v] ，此时f[v-weight[i]]存储的是f[i - 1][v-weight[i]]。

相反，如果在执行第 i 次循环时，背包容量按照0..V的顺序遍历一遍，来检测第 i 件物品是否能放。此时在执行第i次循环且背包容量为v时，此时的f[v]存储的是 f[i - 1][v] ，但是，此时f[v-weight[i]]存储的是f[i][v-weight[i]]。

因为，v > v - weight[i]，第i次循环中，执行背包容量为v时，容量为v - weight[i]的背包已经计算过，即f[v - weight[i]]中存储的是f[i][v - weight[i]]。即，对于01背包，按照增序枚举背包容量是不对的。

代码【01背包一维数组实现】

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

int N,V; //物品个数  ,背包最大容量
int weight[100],value[100];//物品重量 ,物品价值
int f[100]={0};

int Knapsack()
{
    memset(f,0,sizeof(f));
    for (int i = 1;i <= N;i++) //枚举物品
    {
        for (int j = V;j >= weight[i];j--) //枚举背包容量,防越界，j下限为 weight[i]
        {
            f[j] = max(f[j],f[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    return f[V];
}

int main()
{
    freopen("input.txt","r",stdin);
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>weight[i];
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>value[i];
    cout<<Knapsack()<<endl;
    return 1;
}

增序枚举背包容量会达到的效果：它会重复的装入某个物品，而且尽可能多的，使价值最大。

而逆序枚举背包容量：背包中的物品至多装一次，使价值最大。

以上是在不超过背包容量的情况下讨论的，在恰好装满背包的情况，需要注意初始化细节问题:：

二维：除了f[i][0] = 0（第一列）外，其他全为负无穷。

一维：除了f[0] = 0，其他全为负无穷。

代码【二维】

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int MinNum = 0x80000000;//负无穷

int N,V; //物品个数  ,背包最大容量
int weight[100],value[100];//物品重量 ,物品价值

int f[100][100];
/*
目标：在恰好装满背包的情况下，最多能获得多少价值

初始化:除了f[i][0] = 0（第一列）外，其他全为负无穷
*/
int Knapsack()
{
    //初始化
    for (int i = 0;i <= N;i++)
        for (int j = 0;j <= V;j++)
            f[i][j] = MinNum;

    for (int i = 0;i <= N;i++)
        f[i][0] = 0;

    for (int i = 1;i <= N;i++) //枚举物品
    {
        for (int j = 1;j <= V;j++) //枚举背包容量
        {
            if(j < weight[i])
                f[i][j] = f[i - 1][j];
            else
                 f[i][j] = max(f[i - 1][j],f[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);

        }
    }
    return f[N][V];
}

int main()
{
    freopen("input.txt","r",stdin);
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>weight[i];
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>value[i];
    cout<<Knapsack()<<endl;//输出25
    return 1;
}

代码【一维】

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int MinNum = 0x80000000;//int最小的数

int N,V; //物品个数  ,背包最大容量
int weight[100],value[100];//物品重量 ,物品价值
int f[100];
/*
目标：在恰好装满背包容量的情况下，最多能获得多少价值
初始化:除了f[0] = 0，其他全为负无穷
*/
int Knapsack()
{
    for (int i = 0;i <= V;i++)
        f[i] = MinNum;
    f[0]=0;
    //递推
    for (int i = 1;i <= N;i++) //枚举物品
    {
        for (int j = V;j >= weight[i];j--) //枚举背包容量,防越界，j下限为 weight[i]
        {
            f[j] = max(f[j],f[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    return f[V];
}

int main()
{
     freopen("input.txt","r",stdin);
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>weight[i];
    for(int i=1;i<=N;i++)
        cin>>value[i];
    cout<<Knapsack()<<endl;//输出25
    return 1;
}

input.txt测试案例：

3 5
3 2 2
5 10 20

来源：https://www.cnblogs.com/qie-wei/p/10160166.html

标签

背包问题