文章目录
- 前言
- 01背包问题
- 完全背包问题
- 多重背包问题
- 分组背包问题
前言
背包问题:给我们 i 件物品,每件物品都有体积 vi 和权重 wi ,给我们限制条件,让我们选择在背包的容量内,物品达到权重最大
01背包问题
01背包问题描述:每件物品只可以使用一次
我们看一下题目长什么样:
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1010;
int v[N], w[N];
int f[N][N];//f(i, j)表示体积j的情况下,前i件物品的最大价值
int main()
{
int n, m;
cin >> n >>m;
for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d%d", &v[i], &w[i]);
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
for(int j = 1; j <= m; j++)
{
//第 i个物品先不选
f[i][j] = f[i - 1][j];
//第 i个物品选:首先要满足第 i个物品能放进来!能装第i个物品,需要决策是否装第i个物品
if(j >= v[i]) f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i]] + w[i]);
}
}
cout << f[n][m] << endl;
return 0;
}
到这里,我们上面实现的是二维状态方程,我们如何进行优化呢,题目中只要我们计算 f[n][m],而其他的没有要求我们进行计算
注意:这里的 j 必须从大到小来枚举,若j从小到大,f[j-v[i]]中,由于j-v[i]小于j,f[j-v[i]]已经在i这层循环被计算了,而我们想要的f[j-v[i]]应该是i-1层循环里面的,所以j从大到小的话保证此时的f[j-v[i]]还未被计算,也就是第i-1层的数据
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1010;
int v[N], w[N];
int f[N];
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d%d", &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;
}
完全背包问题
完全背包问题:每个物品可以无限次使用
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1010;
int v[N], w[N];
int f[N][N];
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d%d", &v[i], &w[i]);
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = 1; j <= m; j++)
{
for(int k = 0; k * v[i] <= j; k++)
{
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - k * v[i]] + k * w[i]);
}
}
cout << f[n][m] << endl;
return 0;
}
显然,上面有三层循环,效率很慢很慢,数据有可能过不了;我们来看看有什么可以优化的地方;
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1010;
int v[N], w[N];
int f[N][N];
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d%d", &v[i], &w[i]);
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = 1; j <= m; j++)
{
f[i][j] = f[i - 1][j];
if(j - v[i] >= 0) f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i][j - v[i]] + w[i]);
}
cout << f[n][m] << endl;
return 0;
}
将上述代码更上一层口,使用一维状态方程
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1010;
int v[N], w[N];
int f[N];
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d%d", &v[i], &w[i]);
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = v[i]; j <= m; j++)
{
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
}
cout << f[m] << endl;
return 0;
}
多重背包问题
多重背包问题会在完全背包问题上加一个限制,每个背包不是无限次使用,而是有个数限制
例题:
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 110;
int n, m;
int v[N], w[N], s[N];
int f[N][N];
int main()
{
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d%d%d", &v[i], &w[i], &s[i]);
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = 1; j <= m; j++)
for(int k = 0; k <= s[i] && k * v[i] <= j; k++)
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - k * v[i]] + k * w[i]);
cout << f[n][m] << endl;
return 0;
}
分组背包问题
分组背包问题:把所有物品分到各个组里面,每个组里面只可以选一件物品;
例题:
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 110;
int n, m;
int v[N][N], w[N][N], s[N];
int f[N][N];
int main()
{
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
cin >> s[i];
for(int j = 1; j <= s[i]; j++)
{
cin >> v[i][j] >> w[i][j];
}
}
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
for(int j = 1; j <= m; j++)
{
f[i][j] = f[i - 1][j];//不选第i个物品
for(int k = 0; k <= s[i]; k++)
{
if(j >= v[i][k]) f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i][k]] + w[i][k]);//选第i个物品
}
}
}
cout << f[n][m] << endl;
return 0;
}
我们将它优化成一维状态方程:
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 110;
int n, m;
int v[N][N], w[N][N], s[N];
int f[N];
int main()
{
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
cin >> s[i];
for(int j = 1; j <= s[i]; j++)
{
cin >> v[i][j] >> w[i][j];
}
}
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
for(int j = m; j >= 1; j--)
{
for(int k = 0; k <= s[i]; k++)
{
if(j >= v[i][k]) f[j] = max(f[j], f[j - v[i][k]] + w[i][k]);
}
}
}
cout << f[m] << endl;
return 0;
}