问题:有 n 种物品和一个容量是 c 的背包。
第 i 种物品最多有 num [ i - 1 ] 件,每件体积是 weight [ i - 1] ,价值是 value [ i - 1 ] 。
求解将哪些物品装入背包,可使物品重量总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。
算法1:三重循环
内层循环用于考虑当前物品 i 可以被选择的数量,k 代表选择当前物品的数量。
与完全背包相比,多重背包问题只多了 不可超过最大可选第 i 件物品数量 nums [ i - 1 ] 这一个限制,加上即可。
循环的条件 k <= num [ i - 1 ] && k * weight [ i ] <= j 确保了两个限制:不超过物品的最大可选数量 num [ i - 1 ] ,以及所选物品的总体积 k * weight [i - 1] 不超过当前背包容量 j 。
此方法的 时间复杂度为:O(n³) 。
代码:
// 方法1
int dp[4+1][20+1];
memset(dp, 0, sizeof(dp));// 初始化dp(方法1)
for (int i = 1; i <= n; ++i)
for (int j = 0; j <= c; ++j)
for (int k = 0; k <= num[i - 1] && k * weight[i - 1] <= j; k++)
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j - weight[i - 1] * k] + value[i - 1] * k);
cout << dp[n][c] << endl;
算法2:
为了降低时间复杂度,我们要把 多重背包问题 转换成 0/1背包问题 。
如上图所示,这样简单拆分,只是把 O(n³) 的时间复杂度变成了 O(n²) ,但 n 变多了,总体运行次数没有变化。那么我们是否存在一种方式,我们不需要枚举 n 次 i 物品,就能够表示 n 个 i 物品呢?
我们的十进制数可以用二进制数来表示。二进制 0 1 2 4 ... ,可以表达从 0 到 7 的数字,同样的,假设一共有 7 件 a 物品,我们可以把他分为 1,2,4 的组合,把他分为 3 件物品,这样的话如果我们想装入 3 件 a 物品,只需要把 1 件和 2 件装入即可。除此之外,要创建新的 weight1 、value1 数组,用来存储重新分组的值。
那么我们发现,此时我们利用 O(logn) 级别的数字表示了 O(n) 。时间上做了非常大的优化。而这种优化方式被称作 二进制优化 。
代码:
int dp[20 + 1] = { 0 }, cnt = 0, weight1[20] = { 0 }, value1[20] = { 0 };
for (int i = 0; i < n; i++){
int k = 1, w = weight[i], v = value[i], m = num[i];
// 进行 “打包” 转换:二进制优化,转换成01背包
while (k < m){
weight1[cnt] = k * w, value1[cnt++] = k * v;
m -= k;
k *= 2;
}
if (m > 0) weight1[cnt] = m * w, value1[cnt++] = m * v;// 剩余的分一组
}
// 利用01背包中的空间优化模板求解。
for (int i = 0; i < cnt; i++)
for (int j = c; j >= weight1[i]; j--)
dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight1[i]] + value1[i]);
cout << dp[c] << endl;
完整代码:
#include<iostream>
using namespace std;
int main() {
// weight重量 value价值 num每件物品的个数
int weight[4] = { 3,5,2,8 }, value[4] = { 4,6,1,9 }, num[4] = { 3, 4, 6, 1 };
int n = 4, c = 20;// 物品个数n,背包容量c
// 方法1
int dp[4+1][20+1];
memset(dp, 0, sizeof(dp));// 初始化dp(方法1)
for (int i = 1; i <= n; ++i)
for (int j = 0; j <= c; ++j)
for (int k = 0; k <= num[i - 1] && k * weight[i - 1] <= j; k++)
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j - weight[i - 1] * k] + value[i - 1] * k);
cout << dp[n][c] << endl;
/*
// 方法2 二进制优化
int dp[20 + 1] = { 0 }, cnt = 0, weight1[20] = { 0 }, value1[20] = { 0 };
for (int i = 0; i < n; i++){
int k = 1, w = weight[i], v = value[i], m = num[i];
// 进行 “打包” 转换:二进制优化,转换成01背包
while (k < m){
weight1[cnt] = k * w, value1[cnt++] = k * v;
m -= k;
k *= 2;
}
if (m > 0) weight1[cnt] = m * w, value1[cnt++] = m * v;// 剩余的分一组
}
// 利用01背包中的空间优化模板求解。
for (int i = 0; i < cnt; i++)
for (int j = c; j >= weight1[i]; j--)
dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight1[i]] + value1[i]);
cout << dp[c] << endl;
*/
return 0;
}
标签:cnt,背包,int,C++,模板,weight1,物品,dp
From: https://blog.csdn.net/2301_77329667/article/details/141816200