01背包问题是典型的动态规划问题,他是这样描述的:有n件物品和一个质量为m的背包(每种物品只有一件),第i件物品的质量为w(i),价值是p(i),求解将哪些物品装入背包可以使价值总和最大。
这是最基本的背包问题,特点是对于每一件物品,只有两种状态:即装入背包,或者不装。
我们用f(i,v)来表示前i件物品放入一个容量为v的背包里可以获得的最大价值,那么很容易可以得出它的状态转移方程:
f(i,v)=max(f(i-1,v),f(i-1,v-w[ i ])+p[ i ])
即对于第i件物品,它只有两种状态:
(1)如果第i件物品不放入背包里,那问题就变成了从前i-1件物品里选出体积为v的最大价值的物品,有f(i,v)=f(i-1,v);
(2)如果第i件物品放入背包里,那么问题就变成了从前i-1件物品是选出体积为v-w[ i ]的物品,并使其价值最大,然后再用此价值加上第i件物品的价值p[ i ],有f(i,v)=f(i-1,v-w[ i ])+p[ i ];
这种算法的时间和空间复杂度均为O(VN),时间复杂度是不能再优化了,但我们可以把空间复杂度优化到O(V);
优化后的状态转移方程为:f(v)=max(f(v),f(v-w[ i ])+ p[ i ] )
01背包问题一般有两种问法:恰好装满背包,和不要求恰好装满背包。
对于这两种问法,做法其实都一样,只是在初始化背包的时候略微不同罢了。如果要求恰好装满背包,则初了f(1)初始化为0外,其余的都初始化为负无穷;不要求恰好装满背包的情况下,就全部初始化为0就行了。
这是因为,如果要恰好装满背包,那么此时只有容量为0的背包被重量为0的某物品装满了,而其他背包均无合法解,属于未定义状态,理应为负无穷了;如皋背包没要求必须装满,那么对于每一个状态的背包来说,它都有一个合法的解:什么东西都没装,并且这个解的价值为0。
如HDU2602:
#include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; typedef struct A { int value,volume; }Bone; Bone bone[1010]; int dp[1010][1010]; int main() { int n,m,t,i,j; cin>>t; while(t--) { scanf("%d%d",&n,&m); for(i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&bone[i].value); for(i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&bone[i].volume); memset(dp,0,sizeof(dp)); for(i=1;i<=n;i++) for(j=0;j<=m;j++) if(bone[i].volume<=j) dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-bone[i].volume]+bone[i].value); else dp[i][j]=dp[i-1][j]; printf("%d\n",dp[n][m]); } return 0; } 优化过的代码(只用一个一位数组就行): #include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; typedef struct A { int value,volume; }Bone; Bone bone[1010]; int dp[1010]; int main() { int n,m,t,i,j; cin>>t; while(t--) { scanf("%d%d",&n,&m); for(i=0;i<n;i++) scanf("%d",&bone[i].value); for(i=0;i<n;i++) scanf("%d",&bone[i].volume); memset(dp,0,sizeof(dp)); for(i=0;i<n;i++) for(j=m;j>=bone[i].volume;j--) dp[j]=max(dp[j],dp[j-bone[i].volume]+bone[i].value); printf("%d\n",dp[m]); } return 0; }