[Acwing 5.多重背包]
有 N N N 种物品和一个容量是 V V V 的背包。
第 i i i 种物品最多有 s i s_i si 件,每件体积是 v i v_i vi,价值是 w i w_i wi。
求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。
输入格式
第一行两个整数, N N N, V V V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。
接下来有 N N N 行,每行三个整数 v i , w i , s i v_i,w_i,s_i vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i i i 种物品的体积、价值和数量。
输出格式
输出一个整数,表示最大价值。
数据范围
0 < N ≤ 1000 0<N≤1000 0<N≤1000
0 < V ≤ 2000 0<V≤2000 0<V≤2000
0 < v i , w i , s i ≤ 2000 0<v_i,w_i,s_i≤2000 0<vi,wi,si≤2000
提示:
本题考查多重背包的二进制优化方法。
输入样例
4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2
输出样例:
10
思路
01背包:第i种物品可以取0件、取1件。
多重背包:第
i
i
i 种物品可以取
0
0
0 件、取
1
1
1 件、取
2
2
2 件 ……取
s
i
s_i
si 件。多重背包转化为
01
01
01 背包求解:把第i种物品换成
s
s
s :件
01
01
01 背包中的物品,每件物品的体积为
k
∗
v
k*v
k∗v ,价值为
k
∗
w
k*w
k∗w。
(
0
≤
k
≤
s
)
(0≤k≤s)
(0≤k≤s)
对01背包和完全背包不了解的可以看一下这两篇博客
01背包
完全背包
01 01 01背包
//v体积,w价值,s数量
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = m; j >= v[i]; j--) //循环条件保证数组下标为正
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]); //状态转移方程
多重背包
//v体积,w价值,s数量
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = m; j >= v[i]; j--)
for (int k = 0; k <= s[i] && k * v[i] <= j; j++)
f[j] = max(f[j], f[j - k * v[i]] + k * w[i]);
优化后的朴素算法代码
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1010;
int f[N];
int main() {
int n, m;
scanf("%d%d", &n, &m);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int v, w, s;
scanf("%d%d%d", &v, &w, &s);
for (int j = m; j >= 0; j--)
for (int k = 1; k <= s && k * v <= j; k++)
f[j] = max(f[j], f[j - k * v] + k * w);
}
printf("%d\n", f[m]);
return 0;
}
二进制优化
例子
假设有50个苹果,现在要取
n
n
n 个苹果
(
n
≤
50
)
(n≤50)
(n≤50),如何取?
朴素的做法应该是将苹果一个一个拿出来,直到
n
n
n 个苹果被取出来。再假设有
50
50
50 个苹果和
6
6
6 只箱子,利用箱子进行某些预备工作,
可以在每个箱子中放
2
k
(
k
≥
0
)
2^k(k≥0)
2k(k≥0)个苹果,
也就是
1
、
2
、
4
、
8
、
16
、
19
1、2、4、8、16、19
1、2、4、8、16、19(剩余的数),取任意
n
n
n 个苹果时,只要推出几只箱子就可以了
二进制拆分思想:将第 i i i 种物品拆分成若干件物品,每件物品的体积和价值乘以一个拆分系数 ( 1 , 2 1 , 2 2 … 2 k − 1 , s − 2 k + 1 ) (1,2^1,2^2…2^ {k-1},s-2^{k+1}) (1,21,22…2k−1,s−2k+1),就可以转化成 01 01 01 背包的物品求解例如, s i = 12 s_i=12 si=12,拆分系数为 1 , 2 , 4 , 5 1,2,4,5 1,2,4,5,转化成 4 4 4 件 01 01 01 背包的物品: ( v i , w i ) , ( 2 v i , 2 w i ) , ( 4 v i , 4 w i ) , ( 5 v i , 5 w i ) (v_i,w_i), (2v_i,2w_i),(4v_i,4w_i),(5v_i,5w_i) (vi,wi),(2vi,2wi),(4vi,4wi),(5vi,5wi)。
此时把原本的三组物品分割成十组,并且原来的三组分割后依然可以组合为任意个数。
比如原本体积为
2
2
2 、价值为
3
3
3 、个数为
12
12
12 的一组分割为体积为
1
、
2
、
4
、
5
1、2、4、5
1、2、4、5 的四组,若要最优解是原本的体积为
8
8
8 ,则可从分割后的四组中取体积为
1
、
2
、
5
1、2、5
1、2、5 的三组即可,同理可以拼凑出任意任意体积。
二进制优化代码
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 2010;
int f[N],vv[N],ww[N];
int main() {
int n, m;
scanf("%d%d",&n,&m);
int num=1;//拆分的组数的计数
for(int i=1;i<=n;i++){
int v,w,s;
scanf("%d%d%d",&v,&w,&s);
//这段代码本质是将原本的3种物品根据二进制拆分为10种物品
for(int j=1;j<=s;j<<=2){
vv[num]=j*v;//体积
ww[num++]=j*w;//价值
s-=j;
}
if(s){//若有剩余
vv[num]=s*v;
ww[num++]=s*w;
}
}
//拆分为01背包后使用01背包模板即可
for (int i = 1; i < num; i++)
for (int j = m; j >= vv[i]; j--)
f[j] = max(f[j], f[j - vv[i]] + ww[i]);
printf("%d",f[m]);
return 0;
}