背包问题总结

技术交流QQ群:1027579432,欢迎你的加入!

欢迎关注我的微信公众号:CurryCoder的程序人生

1. 01背包问题

  • 01背包的算法思想


    背包问题总结_第1张图片
    01背包.jpg
  • 01背包的代码框架
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 1010;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N], w[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值
    int f[N][N];  // 所有状态
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
        
        // f[0][0~m] = 0
    
        for(int i = 1; i <= n; i++){  // 枚举所有的物品
            for(int j = 0; j <= m; j++){  // 枚举所有的体积
                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]);  // 注意此处的判断
            }
        }
        cout << f[n][m] << endl;
        return 0;
    }
    
  • 优化方法---优化成一维数组来表述集合
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 1010;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N], w[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值
    int f[N];  // 所有状态
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
        
        for(int i = 1; i <= n; i++){  // 枚举所有的物品
            for(int j = m; j >= v[i]; j--){  // 枚举所有的体积
                f[j] = max(f[j], f[j-v[i]] + w[i]);  // 注意此处的判断
            }
        }
        cout << f[m] << endl;
        return 0;
    }
    

2. 完全背包问题

  • 完全背包的算法思想


    背包问题总结_第2张图片
    完全背包.jpg
  • 完全背包的代码框架---朴素方法
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 1010;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N], w[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值
    int f[N][N];  // 所有状态
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
        
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            for(int j = 0; j <= m; j++){
                for(int k = 0; k * v[i] <= j; k++){
                    f[i][j] = max(f[i][j], f[i-1][j - v[i] * k] + k * w[i]);
                }
            }
        }
        cout << f[n][m] << endl;
        return 0;
    }
    
  • 优化方法
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 1010;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N], w[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值
    int f[N][N];  // 所有状态
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
        
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            for(int j = 0; j <= m; j++){
                f[i][j] = f[i-1][j];
                if(j >= v[i]) f[i][j] = max(f[i][j], f[i][j-v[i]] + w[i]);
            }
        }
        cout << f[n][m] << endl;
        return 0;
    }
    

3.多重背包问题

  • 多重背包的算法思想


    背包问题总结_第3张图片
    多重背包.jpg
  • 多重背包的算法框架---朴素方法
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 110;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N], w[N], s[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值,s[i]表示每件物品最多有s[i]个
    int f[N][N];  // 所有状态
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i] >> s[i];
        
        for(int i = 1; i <= n; i++)   // 枚举所有物品
            for(int j = 0; j <= m; j++)  // 枚举所有体积
                for(int k = 0; k <= s[i] && k * v[i] <= j; k++) // k:表示每件物品的个数最多有s[i]个
                    f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i] * k] + w[i] * k);
    
        cout << f[n][m] << endl;
        return 0;
    }
    
  • 优化方法--二进制优化方法
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 25000, M = 2010;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N], w[N], s[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值,s[i]表示每件物品最多有s[i]个
    int f[N];  // 所有状态
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        int cnt = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            int a, b, s; // 体积 价值 个数
            cin >> a >> b >> s;
            int k = 1;  // 多重背包的二进制优化方法
            while(k <= s){
                cnt++;
                v[cnt] = a * k;
                w[cnt] = b * k;
                s -= k;
                k *= 2;
            }
            // s[i]中的剩余部分
            if(s > 0){
                cnt++;
                v[cnt] = a * s;
                w[cnt] = b * s;
            }
        }
    
        // 优化版本的01背包问题
        n = cnt;
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            for(int j = m; j >= v[i]; j--){
                f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
            }
        }
        cout << f[m] << endl;
        return 0;
    }
    

4.分组背包问题

  • 分组背包的算法思想


    背包问题总结_第4张图片
    分组背包.jpg
  • 分组背包的算法框架---优化方法
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace std;
    
    
    const int N = 110;
    
    int n, m;  // n表示所有物品的个数  m表示背包的容量
    int v[N][N], w[N][N], s[N];  // v表示第i件物品的体积  w表示第i件物品的价值, S[i]:每组中物品的个数
    int f[N];  // 从两维优化成一维
    
    
    int main(){
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            cin >> s[i];
            for(int j = 0; j < s[i]; j++) 
                cin >> v[i][j] >> w[i][j];
        }
    
        for(int i = 1; i <= n; i++)  // 枚举每一组
            for(int j = m; j >= 0; j--)  // 改成一维表示状态时,从大到小来枚举所有体积!
                for(int k = 0; k < s[i]; k++)  // 枚举每组中每一个物品
                    if(v[i][k] <= j) f[j] = max(f[j], f[j - v[i][k]] + w[i][k]);  // v[i][k]:第i组中的第k个物品
    
        cout << f[m] << endl;
        return 0;
    }
    

你可能感兴趣的:(背包问题总结)