计算机算法分析与设计(9)---0-1背包问题(含C++代码)

news2024/10/6 1:46:41

文章目录

  • 一、概述
    • 1.1 问题描述
    • 1.2 算法思想
  • 二、代码
    • 2.1 题目描述
    • 2.2 代码编写


一、概述

1.1 问题描述

 1. 0-1背包问题:给定 n n n 种物品和一背包。物品 i i i 的体积是 v i v_i vi,其价值为 w i w_i wi,背包的容量为 c c c。问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?

 2. 在选择装入背包的物品时,对每种物品 i i i 只有两种选择,即装入背包和不装入背包。不能将物品 i i i 装入背包多次,也不能只装入部分的物品 i i i

1.2 算法思想

 1. 状态 f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j] 定义:前 i i i 个物品,背包容量 j j j 下的最优解(最大价值)。

  • 当前的状态依赖于之前的状态,可以理解为从初始状态 f [ 0 ] [ 0 ] = 0 f[0][0] = 0 f[0][0]=0 开始决策,有 n n n 件物品,则需要 n n n 次决策。每一次对第 i i i 件物品的决策,状态 f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j] 不断由之前的状态更新而来。

 2. 当前背包容量不够( j < v [ i ] j < v[i] j<v[i]),没得选,因此前 i i i 个物品最优解即为前 i − 1 i−1 i1 个物品最优解。

  • 对应代码:f[i][j] = f[i - 1][j]

 3. 当前背包容量够( j > v [ i ] j > v[i] jv[i]),可以选,因此需要决策选与不选第 i i i 个物品。

  • 选:f[i][j] = f[i - 1][j - v[i]] + w[i]
  • 不选:f[i][j] = f[i - 1][j]
  • 我们的决策是如何取到最大价值,因此以上两种情况取 max() 。

二、代码

2.1 题目描述

在这里插入图片描述

输入样例:
4 5
1 2
2 4
3 4
4 5
输出样例:
8

2.2 代码编写

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAXN = 1005;
int v[MAXN];    // 体积
int w[MAXN];    // 价值 
int f[MAXN][MAXN];  // f[i][j], j体积下前i个物品的最大价值 

int main() 
{
    int n, m; //n表示物品的数量,m表示背包容积 
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
        cin >> v[i] >> w[i]; //从1开始输入每个物品的体积和价值
        
    for(int i = 0; i <= m; i++) //设置在没有物品情况下,无论背包有多少体积,价值都为0
        f[0][i]=0;
        
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            //  当前背包容量装不进第i个物品,则价值等于前i-1个物品
            if(j < v[i]) 
                f[i][j] = f[i - 1][j];
            // 能装,需进行决策是否选择第i个物品
            else    
                f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i]] + w[i]);
        }           

    cout << f[n][m] << endl;

    return 0;
}

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