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01背包——二維動(dòng)態(tài)規(guī)劃【c++】代碼實(shí)現(xiàn)-創(chuàng)新互聯(lián)

今天學(xué)了01背包,就想來講一講,正好回顧一下(BZOJ上的題目)。

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所謂01背包,也就是背包的一種,01背包和完全背包的區(qū)別就在于,01背包一件物品只能選擇一次,而完全背包可以重復(fù)選擇某件物品,達(dá)到價(jià)值大化的問題,總之,背包問題是一種最值問題,要求我們找到最優(yōu)解,其實(shí)用到的動(dòng)歸也有點(diǎn)貪心的思想在里面,每次只考慮當(dāng)前和以前,不用考慮未來。
在這里插入圖片描述

01背包的動(dòng)態(tài)規(guī)劃思路

關(guān)于用動(dòng)歸解決的這件事呢,首先給出一個(gè)例子吧:

舉例

有一個(gè)小偷,半夜來到一戶人家偷東西,他帶了一個(gè)背包,這個(gè)背包只容的下4磅的物品,有一下一些物品,每個(gè)物品只有一個(gè)而且不能拆分(順便說一句,這是01背包的前提),求出帶走物品的大價(jià)值。
在這里插入圖片描述

圖解這個(gè)例子:

首先,我們要通過列表的方式來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃,我們先來看看表格:
在這里插入圖片描述

很顯然,行是背包的容量,必須從1-n,才能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃,前面的是在為后面的做鋪墊。
列是各種物品。
在填表的時(shí)候,可能會(huì)遇到一下情況:

1.物品的數(shù)量比背包容量大:
將此格填上0;
2.dp[i - 1][j]格的重量加上這個(gè)物品的重量小于等于所限制數(shù)量:
此格= dp[i - 1][j] + 此物品的數(shù)量
3.dp[i - 1][j]格的重量加上這個(gè)物品的重量大于于所限制數(shù)量:
此格= dp[i - 1][限制重量 - 當(dāng)前重量] + 當(dāng)前價(jià)值

根據(jù)這三個(gè)情況,我們很容易得出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,我們?cè)O(shè)限制重量為v1,當(dāng)前重量為v2,當(dāng)前價(jià)值為p2

那么:dp [ i ] [ j ] = max( dp [ i - 1 ] [ j ] + p2 , dp [ i - 1] [ v1 - v2 ] + p2)

另外若出現(xiàn)第一種情況,則當(dāng)前格為0;
按照當(dāng)前的規(guī)則,我們可以根據(jù)剛才的例子得出下列表格:

在這里插入圖片描述

01背包代碼實(shí)現(xiàn)

我們直接通過上述的遞推式加上兩個(gè)循環(huán)即可了,代碼真的一點(diǎn)也不復(fù)雜,剛學(xué)的時(shí)候01背包這個(gè)名字把我唬住了

#includeusing namespace std;
const int N=1005;              //根據(jù)題目的要求改變
int v[N],w[N],f[N][N];
int n,m;
int main(){scanf("%d%d",&n,&m);
  for(int i=1;i<=n;i++)
  	 cin >>v[i] >>w[i];
  for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=m;j++){  f[i][j]=f[i-1][j];
      if(j>=v[i]) 
      	f[i][j]=max(f[i][j],f[i-1][j-v[i]]+w[i]);
    }    
  cout<< f[m][n];
  return 0;
}

待續(xù)更

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