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算法之动态规划(DP)求解完全背包问题(状态转移式方程推导)

时间:2023-10-06 14:23:45浏览次数:42  
标签:背包 推导 int max 01 DP 物品 dp


完全背包是01背包的进阶版。在这里补充一下代码随想录的完全背包状态转移式的推导。有兴趣的可以先看一看原版。

  1. 状态转移方程
    状态:dp[i][j] 选择前i个物品,容量为j的背包时 所选物品价值总和最大。
    状态转移:
    dp[i][j]=max(dp[i-1][j-k* v[i]]+k* w[i]) (k=0,1,2,3...) (j-k* v[i]>0)

  2. 方程优化
    dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j- v[i]]+ w[i],dp[i-1][j- 2* v[i]]+ 2* w[i],....) --->(1)
    dp[i][j-v[i]]=max(dp[i-1][j-v[i]],dp[i-1][j- 2* v[i]]+ w[i],dp[i-1][j- 3* v[i]]+ 2* w[i],....)
    dp[i][j-v[i]]+w[i]=max(dp[i-1][j-v[i]]+w[i],dp[i-1][j- 2* v[i]]+ 2 * w[i],dp[i-1][j- 3* v[i]]+ 3* w[i],....) --->(2)
    结合(1)(2)可得:
    dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-v[i]]+w[i]);

  3. 对比01背包

    • dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-v[i]]+w[i])(01背包)
    • dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-v[i]]+w[i])(完全背包)

    发现了区别在下标从i-1变为i。为什么呢?
    f[i][j - v[i]] 已经将除去1个物品i时的所有最优解已经求出来了,因此在计算f[i][j]时,无需再重复计算k=2,3,4,5…时的值了。

  • 代码:
// 先遍历物品,在遍历背包
void test_CompletePack() {
    vector<int> weight = {1, 3, 4};
    vector<int> value = {15, 20, 30};
    int bagWeight = 4;
    vector<int> dp(bagWeight + 1, 0);
    for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
        for(int j = weight[i]; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << dp[bagWeight] << endl;
}
int main() {
    test_CompletePack();
}

标签:背包,推导,int,max,01,DP,物品,dp
From: https://www.cnblogs.com/wryy/p/17744528.html

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