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jake1036

01背包問題總結(一)

    01背包問題總結

 一 問題描述:
     N件物品和一個容量為V的背包。第i件物品的費用是c[i],價值是w[i]。求解將哪些物品裝入背包可使價值總和最大。
    所謂01背包,表示每一個物品只有一個,要么裝入,要么不裝入。

二 解決方案:
   考慮使用dp問題 求解,定義一個遞歸式 opt[i][v] 表示前i個物品,在背包容量大小為v的情況下,最大的裝載量。
     opt[i][v] = max(opt[i-1][v] , opt[i-1][v-c[i]] + w[i]) 
   解釋如下:
     opt[i-1][v] 表示第i件物品不裝入背包中,而opt[i-1][v-c[i]] + w[i] 表示第i件物品裝入背包中。

  花費如下:
     時間復雜度為o(V * T) ,空間復雜度為o(V * T) 。 時間復雜度已經(jīng)無法優(yōu)化,但是空間復雜度則可以進行優(yōu)化。
     但必須將V 遞減的方式進行遍歷,即V.......0 的方式進行。
 
三 初始化:
   (1)若要求背包必須放滿,則初始如下:
        f[0] = 0 , f[1...V]表示-INF。表示當容積為0時,只接受一個容積為0的物品入包。
   (2)若要求背包可以空下,則初始化如下:
        f[0...V] = 0 ,表示任意容積的背包都有一個有效解即為0。    
   具體解釋如下:
     初始化的f數(shù)組事實上就是在沒有任何物品可以放入背包時的合法狀態(tài)。
     如果要求背包恰好裝滿,那么此時只有容量為
0的背包可能被價值為0nothing“恰好裝滿
     其它容量的背包均沒有合法的解,屬于未定義的狀態(tài),它們的值就都應該是
-∞了。
     如果背包并非必須被裝滿,那么任何容量的背包都有一個合法解
什么都不裝
     這個解的價值為
0,所以初始時狀態(tài)的值也就全部為0了。

 四 代碼如下:
   

/*
 01背包,使用了優(yōu)化后的存儲空間 
 建立數(shù)組
 
   f[i][v] = max(f[i-1][v]  ,  f[i-1][v-c[i]] + w[i])  
    將前i件物品,放入容量為v的背包中的最大值。
     

下面介紹一個優(yōu)化,使用一維數(shù)組,來表示
(1) f[v]表示每一種類型的物品,在容量為v的情況下,最大值。
    但是體積循環(huán)的時候,需要從v----1循環(huán)遞減。 
   
   
初始化問題: 
(1)若要求背包中不允許有剩余空間,則可以將f[0]均初始化為0,其余的f[1..n]均初始化為-INF 。 
    表示只有當容積為0 的時候,允許放入質量為0的物品。
    而當容積不為0的情況下,不允許放入質量為0的物品,并且把狀態(tài)置為未知狀態(tài)。   



(2)若要求背包中允許有剩余空間 ,則可以將f[1n],均初始化為0。
   這樣,當放不下去的時候,可以空著。 
    
          
     
     
*/


#include 
<iostream>
 
using namespace std ; 
 
const  int V = 1000 ;  //總的體積 
 const  int T = 5 ;    //物品的種類 
 int f[V+1] ;
 
//#define EMPTY                                      //可以不裝滿 
 int w[T] = {8 , 10 , 4 , 5 , 5};        //價值 
 int c[T] = {600 , 400 , 200 , 200 , 300};        //每一個的體積 
 const int INF = -66536  ;
   
 
int package()
 
{
 #ifdef EMPTY
    
for(int i = 0 ; i <= V ;i++//條件編譯,表示背包可以不存儲滿
      f[i] = 0 ;    
 
#else
    f[
0= 0 ;
    
for(int i = 1 ; i <= V ;i++)//條件編譯,表示背包必須全部存儲滿
      f[i] = INF ;   
 
#endif
    
    
for(int i = 0 ; i < T ; i++)
    
{
      
for(int v = V ; v >= c[i] ;v--//必須全部從V遞減到0
         {              
           f[v] 
= max(f[v-c[i]] + w[i] , f[v])  ; //此f[v]實質上是表示的是i-1次之前的值。
         }
                 
    }

    
return f[V] ;        
 }

 
 
int main()
 
{
      
   
int temp = package() ;   
   cout
<<temp<<endl     ;   
   system(
"pause")      ;
   
return 0 ;    
 }
 








    


  

posted on 2011-06-27 15:40 kahn 閱讀(25020) 評論(1)  編輯 收藏 引用

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