01背包问题

01背包问题,第1张

01背包问题

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动态规划之01背包问题

问题引出:

​ 「一个背包最大容量为8 现有4个物品 每个物品各自有不同的容量和不同的价值 求在不超过背包最大容量的情况下最大物品价值」

如图所示

物品编号物品所需容量(weight)物品价值(value)126231034124515

设 f(k,w) k为背包最大存入物品数量 w 为背包最大容量

每一次存放物品都有两种情况

  • weight>8 (太重放不下)
    • 放不下就向下走 k-1 w因为没存放物品 保持不变 f(k,w) =f(k-1,w)
  • weight<=8 (能放下 然后选择是否存放 这里也有两种情况 )
    • 如果选择放下 f(k,w) = f(k-1,w-weight) + (weight,value) weight对应的value
    • 如果选择不放下 f(k,w) = f(k-1,w) 继续向下走 例如当前是第三号物品 存放不下 就向下找 三号物品是否能放下 (放不下 value为0)
状态转移方程为:
image-20211127154832473
由上述方程可列出图表
背包容量01234567800000000001: w =2 v=60066666662: w=3 v=100061010161616163: w=4 v=120061012161822224: w=5 v=15006101216182225
由上述方程可代码实现(Java)

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] f =new int[5][9]; // f[i][j]表示前i件物品,背包容量为j的最大价值
        int[]w=new int[]{0,2,3,4,5}; //重量
        int[]v=new int[]{0,6,10,12,15}; //价值

        for(int i=1;i<5;i++)
        {
            for(int j=1;j<9;j++)
            {
                if(w[i]>j)
                {
                    f[i][j]=f[i-1][j];
                }else {
                    f[i][j]=Math.max(f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+v[i]);
                }
            }
        }
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            for (int j = 0; j < 9; j++) {
                System.out.print(f[i][j]+" ");
            }
            System.out.println();
        }


    }
}

运行截图:

image-20211127155857101

符合图表所示

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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5611706.html

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