一 问题
给定 N 种物品和一个容量为 V 的背包,物品 i 的体积是 wi,其价值为 ci 。(每种物品只有一个)
如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值
最大?
假设背包重量不能超过20,从下面几个商品中挑出一个价值最大的解
编号 | 价值 | 重量 |
---|---|---|
1 | 3 | 2 |
2 | 4 | 3 |
3 | 5 | 4 |
4 | 8 | 5 |
5 | 10 | 9 |
问题就不多解释了,这个问题是用动态规划来做的。
动态规划三要素:
- 状态转移方程
- 最优子结构
- 边界条件
参考:https://mp.weixin.qq.com/s/3h9iqU4rdH3EIy5m6AzXsg
一般只有这3者都有,才可以用动态规划来解决问题。
二 解题思路
我们知道这种题肯定是可以用暴力枚举法
来做的,但那样计算量太大
了。从我们人类的角度看,很多枚举情况都是无意义的。
我们可以肯定的是有一种最优解的情况。假设我们称这种情况为Optimal
.
那无论是哪种情况(包括Optimal
)对各个商品无非就存在两种可能
,拿或没拿
我们定义一个表达式F(N,W)
这个表单式代表的意义:对前N个商品进行挑选,背包容量为W场景下的最优解。
比如:F(4,12),表示当可选的商品有4种(1-4),背包容量为12下的最优解。
那我们本题的最优解已经出来了:F(5,20)
那接下来怎么解呢?
我们对F(N,W)的解题思路:分析N号lin商品有没有拿的情况下的各自最优解
。然后取最大值。
什么意思呢?
以F(5,20)
为例Optimal
情况下,5号商品没拿,那F(5,20)=F(4,20);如果5号商品拿了,那就是F(5,20)=F(4,20-w[5])+v[5]=F(4,11)+10.Optimal到底是哪种情况呢,当然是将前面的两者比较,价值比较大的情况就是Optimal。
问题:为什么只分析5号商品有没有拿,不是所有的商品都有2种情况吗?
理解:一步一步来,我们每次只分析一个商品有没有拿的情况。下一步,分析另一个商品有没有拿的情况。可以肯定地是:最后所有的商品有且都只会分析到一次
那根据上面的分析:我们也得出了状态转移方程
b站视频链接
最后边界条件
F(N,W)种的N或W只要一个为0,整个值必为0.
如何实现
一般都是画一个图表,把图表填满,就的到解了。java种一般用2维数组表示图表
image.png
public class knapsack {
// private int[] weights = {2,3,4,5,9};
// private int[] values = {3,4,5,8,10};
private int[] weights = {9,4,5,2,3};
private int[] values = {10,5,8,3,4};
// int maxWeight = 20;
private int[][] results = new int[6][21];
public void knapsack() {
for(int i = 1;i<=values.length;i++) {//行表示几个元素可能是解的一部分
for(int j = 1;j<=20;j++) {//列代表容量,列的下标也就是每列的最大重量限制
int value = 0;
if(j<weights[i-1]) {
value= results[i-1][j];
}else {
//results下标减一表示的是
value = results[i-1][j]>results[i-1][j-weights[i-1]]+values[i-1]?results[i-1][j]:results[i-1][j-weights[i-1]]+values[i-1];
}
results[i][j] = value;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
knapsack k = new knapsack();
k.knapsack();
for(int[] subResults:k.results) {
int index = 0;
for(int v:subResults) {
System.out.print(v);
if(index == 20) {
System.out.println();
}else {
System.out.print("\t");
}
index++;
}
}
}
}
问题:商品序号必须是按某个属性升序吗?
经上面代码测试,没要求
。这也复合常理,只要我们对每个商品都进行了拿或不拿的情况分析
,那就ok了。
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