01背包问题:双重约束

问题描述

玩家小豆是一位魔兽世界玩家,里面装备装备有装备等级的概念,装备等级越高的角色越厉害,现在小豆手中有n个金币,但身上最多穿着m件装备,每件装备的对应的价格x金币,对应的装备等级是y。现在小豆想要用手中的金币买到装备等级最大的装备组合。问小豆能买到最大的装备等级。

输入描述

金币数量n
最多穿装备的数量m
价格x,装备等级y

输出描述

能买到的装备等级加和

样例输入

130
3
100 380
20 320
40 360
50 310

样例输出

990


解题思路

很显然,这道题就是典型的背包问题,只不过它有两个约束条件,一个是手中金币数量n,即背包容量,另一个是最多穿着m件,即数量约束。

状态转移方程

首先我们先给出单约束背包问题的状态转移方程

其中 :

  • State(i,j)表示,对于可选择的前i个物品,当背包容量是j时,所有选择中的最大价值。
  • w[i] 表示,第i个物品的重量(weight)
  • v[i] 表示,第i个物品的价值(value)

对于①式:该式表明,当第i个物品的重量大于背包容量时,该物品无法装进背包。则对于可选择的前i个物品与可选择的前i-1个物品,他们的最佳利益选择方式相同,最佳利益值也相同。

对于②式:该式表明,当第i个物品可以装进背包时,有两种选择。

  1. 装进背包,在这个条件下,所选方案的最大利益是 。 表示当背包容量为j-w[i]时,对于可选择的前i-1个物品的最大利益。
  2. 不装进背包,在这个条件下,所选方案的最大利益与 相同。

通过比较这两个情况来选择更优的那一方。


有了单约束背包问题的状态方程后,就便于我们理解双约束背包问题的状态方程。

其中:

  • State(i,j,k)表示,对于可选择的前i个物品,当背包容量是j,背包可容纳件数是k时,所有选择中的最大价值。
  • w[i] 表示,第i个物品的重量(weight)
  • v[i] 表示,第i个物品的价值(value)

对于①式:该式表明,当第i个物品的重量大于背包容量时,该物品无法装进背包。则对于可选择的前i个物品与可选择的前i-1个物品,他们的最佳利益选择方式相同,最佳利益值也相同。

对于②式:该式表明,当第i个物品可以装进背包时,有两种选择。

  1. 装进背包,在这个条件下,所选方案的最大利益是 。 表示当背包容量为j-w[i]且可容纳件数为k-1时,对于可选择的前i-1个物品的最大利益。
  2. 不装进背包,在这个条件下,所选方案的最大利益与 相同。

通过比较这两个情况来选择更优的那一方。

如果你理解到这里,那么对于更多重约束的背包问题,也已经可以写出状态转移方程了。

边界条件



python实现

def get_input():
    n = 130
    m = 3
    eq_list = [(100, 380), (20, 320), (40, 360), (50, 310)]
    return n, m, eq_list

def main():
    # get the input
    n, m, eq_list = get_input()
    # define the state matrix, for fast performance. And the boundary conditions are initialized.
    # state[len(eq_list) + 1][n + 1][m + 1]
    state = [[[0 for _ in range(m + 1)] for _ in range(n + 1)] for _ in range(len(eq_list) + 1)]

    for k in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            for i in range(1, len(eq_list) + 1):
                # in here the ith item in eq_list is eq_list[i-1] because i is in [1,len(eq_list)+1]
                # the value which means the level of equipments here
                v = eq_list[i - 1][1]
                # the weight which means the price of equipments here
                w = eq_list[i - 1][0]
                if w > j: # the item cant be put in bag
                    state[i][j][k] = state[i-1][j][k]
                else:
                    state[i][j][k] = max(state[i-1][j][k], # the case that do not put the item into bag
                                         state[i-1][j-w][k-1] + v) # the case that put the item into bag

    # the maximum value of bag problem
    print(state[len(eq_list)][n][m])

if __name__ == '__main__':
    main()

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