标签：01 int void dfs 问题 -- 背包物品 dp

题目描述

有 \(n\) 个重量和价值分别为 \(w_i\)，\(v_i\) 的物品。从这些物品中挑选出总重量不超过 \(W\) 的物品，求所有挑选方案中价值总和的最大值。
数据范围：
\(1\le n\le100\)
\(1\le w_i,v_i\le100\)
\(1\le W\le10000\)

记忆化搜索

暴力搜索

递归方程：令 \(dfs(i,j)=\) 从编号为 \(i\) 的物品开始挑选出总重量不超过 \(j\) 的物品，所有挑选方案中价值总和的最大值。（编号从 0 开始，最后一个物品编号为 \(n-1\)）

核心思想：对于编号为 \(i\) 的物品，可以选择 不拿 或者 拿
不拿：相当于从下一个物品（编号为 \(i+1\)）开始挑选总重量仍然不超过 \(j\) 的物品，即 \(dfs(i+1,j)\)。
拿：由于拿了重量为 \(w_i\) 的物品，则总重量由 \(j\) 变成了 \(j-w_i\)。相当于从下一个物品（编号为 \(i+1\)）开始挑选总重量不超过 \(j-w_i\) 的物品，即 \(dfs(i+1,j-w_i)\)。
方程：

\[\begin{split} dfs(n,j)&=0 \\ dfs(i,j)&=\begin{cases} dfs(i+1,j)&,j<w_i \\ max\{dfs(i+1,j),dfs(i+1,j-w_i)+v_i\}&,j\ge w_i \end{cases} \end{split} \]

代码

// 输入
int n, W;                // n -- 物品个数；W -- 最大重量
int w[WMAX], v[VMAX];    // w[WMAX] -- 物品重量；v[VMAX] -- 物品价值

// dfs(i, j) -- 从编号为i开始挑选总重不超过j的物品，返回最大价值
int dfs(int i, int j)
{
	if (i == n)
		return 0;
	
	int ret;
	if (j < w[i])
		ret = dfs(i + 1, j);
	else
		ret = max(dfs(i + 1, j), dfs(i + 1, j - w[i]) + v[i]);
		
	return ret;
}

// 输出
void solve(void)
{
	printf("%d\n", dfs(0, W));
}

记忆化

我们用一组数据来看一下暴力搜索的过程。

n = 4, W = 5
(w, v) = {(2, 3), (1, 2), (3, 4), (2, 2)}

我们用二叉树的形式来描述该过程：
暴力搜索过程
我们发现 \(dfs(3, 2)\) 执行了两次，这显然造成了浪费。如果能把第一次的结果记录下来，那么就避免了第二次的计算。这就是记忆化搜索，把搜索过程中的结果记录下来，避免重复的搜索。

// 输入
int n, W;                    // n -- 物品个数；W -- 最大重量
int w[WMAX], v[VMAX];        // w[WMAX] -- 物品重量；v[VMAX] -- 物品价值
int dp[MAX][MAX];            // 记忆化数组，必须足够大

// dfs(i, j) -- 从编号为i开始挑选总重不超过j的物品，返回最大价值
int dfs(int i, int j)
{
	if (i == n)
		return 0;
	
	// 使用已经计算过的结果
	if (dp[i][j] >= 0)
		return dp[i][j];
	
	int ret;
	if (j < w[i])
		ret = dfs(i + 1, j);
	else
		ret = max(dfs(i + 1, j), dfs(i + 1, j - w[i]) + v[i]);
		
	return ret;
}

// 输出
void solve(void)
{
	memset(dp, -1, sizeof(dp));    // 初始化记忆数组
	
	printf("%d\n", dfs(0, W));
}

不难看出，与暴力搜索相比，记忆化搜索在原来的基础上，只不过多了 记忆化数组的声明和初始化 和 访问记忆化数组。
值得注意的是，记忆化数组必须开得足够大。因为它是用来记录 \(dfs(i,j)\) 的结果的，所以必须使 \(dp[i][j]\) 总是合法，不会越界访问。

动态规划

对于动态规划来说，最重要的就是 递推关系式。一般，我们可以先写出搜索算法，再得到递推式；我们也可以直接得出递推式。

由搜索递归函数得到递归式

由上文 暴力搜索 提到的函数递归式，我们可以写出动态规划的递推式。

\[\begin{split} dp[n][j]&=0 \\ dp[i][j]&=\begin{cases} dp[i+1][j]&,j<w_i \\ max\{dp[i+1][j],dp[i+1][j-w_i]+v_i\}&,j\ge w_i \end{cases} \end{split} \]

有了递推式，我们就可以通过循环来计算。

// 输入
int n, W;                    // n -- 物品个数；W -- 最大重量
int w[WMAX], v[VMAX];        // w[WMAX] -- 物品重量；v[VMAX] -- 物品价值
int dp[MAX][MAX]             // dp数组，与记忆化数组一样，必须足够大

void solve(void)
{
	for (int i = n - 1; i >= 0; i--)
	{
		for (int j = 0; j <= W; j++)
		{
			if (j < w[i])
				dp[i][j] = dp[i + 1][j];
			else
				dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j - w[i]] + v[i]);
		}
	}

	printf("%d\n", dp[0][W]);
}

直接写出递归式

定义 \(dp[i][j]=\) 从前 \(i\) 个中选出总重量不超过 \(j\) 的物品。（因为编号从 \(0\) 开始，所以前 \(i+1\)个物品，最后一个物品的编号为 \(i\) ）

\[\begin{split} dp[0][j]&=0 \\ dp[i + 1][j]&=\begin{cases} dp[i][j]&,j<w_i \\ max\{dp[i][j],dp[i][j-w_i]+v_i\}&,j\ge w_i \end{cases} \end{split} \]

// 输入
int n, W;                    // n -- 物品个数；W -- 最大重量
int w[WMAX], v[VMAX];        // w[WMAX] -- 物品重量；v[VMAX] -- 物品价值
int dp[MAX][MAX]             // dp数组，与记忆化数组一样，必须足够大

void solve(void)
{
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j <= W; j++)
		{
			if (j < w[i])
				dp[i + 1][j] = dp[i][j];
			else
				dp[i + 1][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - w[i]] + v[i]);
		}
	}

	printf("%d\n", dp[n][W]);
}

完

标签：01,int,void,dfs,问题,--,背包,物品,dp
From： https://www.cnblogs.com/hoyd/p/18007597

01背包问题