【0-1背包】 问题描述:n件物品,第i件物品价值 v[i] 元,重w[i] 磅。希望用 W磅的书包 拿走总价值最贵的物品。(物品不可以分割故称为0-1背包)
【部分背包】问题描述:n件物品,第i件物品价值 vi 元,重wi 磅。希望用 W磅的背包 拿走最重的物品。第i件物品可以都拿走,也可以拿走一部分。(物品可以分割所以称为部分背包)
注意:0-1背包不能用贪心算法求解。
原因:按照贪心算法,每一次拿的都是每磅最贵的物品。由于物品大小不同,有可能每磅最贵的不是最合适大小的。最坏的情况可能导致,背包没有装满,而且当前装的也不是最优的。
例如:10磅 A 价值60¥ ; 20磅 B 价值100¥;30磅 C 价值120¥; 背包重50磅
按照贪心算法 ,应该选择 A B (160¥) 但是最优的应该是 BC(220¥)
分析:没有装满的背包降低了平均每磅物品的价值,将物品装入时必须考虑
1)装入物品i后子问题的解
2)不装入物品i后子问题的解哪个最优。
这样导致了许多子问题重叠,而这又恰巧是动态规划特点。
部分背包,显而易见可以用贪心算法。
【0-1背包】问题描述:
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。所谓0-1背包,表示每一个物品只有一个,要么装入,要么不装入。
二, 解决方案:
考虑使用动态规划(dynamic programming)问题求解,定义一个递归式 opt[i][v] 表示前i个物品,在背包容量大小为v的情况下,最大的装载量。
opt[i][v] = max(opt[i-1][v] , opt[i-1][v-c[i]] + w[i])
解释如下:
opt[i-1][v] 表示第i件物品不装入背包中,而opt[i-1][v-c[i]] + w[i] 表示第i件物品装入背包中。
花费如下:
时间复杂度为o(V * T) ,空间复杂度为o(V * T) 。 时间复杂度已经无法优化,但是空间复杂度则可以进行优化。但必须将V 递减的方式进行遍历,即V.......0 的方式进行。
三,初始化:
(1)若要求背包必须放满,则初始如下:
f[0] = 0 , f[1...V]表示-INF。表示当容积为0时,只接受一个容积为0的物品入包。
(2)若要求背包可以空下,则初始化如下:
f[0...V] = 0 ,表示任意容积的背包都有一个有效解即为0。
具体解释如下:
初始化的f数组事实上就是在没有任何物品可以放入背包时的合法状态。
如果要求背包恰好装满,那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0的nothing“恰好装满”,
其它容量的背包均没有合法的解,属于未定义的状态,它们的值就都应该是-∞了。
如果背包并非必须被装满,那么任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”,
这个解的价值为0,所以初始时状态的值也就全部为0了。
四,代码如下:
/*
01背包,使用了优化后的存储空间
建立数组
f[i][v] = max(f[i-1][v] , f[i-1][v-c[i]] + w[i])
将前i件物品,放入容量为v的背包中的最大值。
下面介绍一个优化,使用一维数组,来表示
(1) f[v]表示每一种类型的物品,在容量为v的情况下,最大值。
但是体积循环的时候,需要从v----1循环递减。
初始化问题:
(1)若要求背包中不允许有剩余空间,则可以将f[0]均初始化为0,其余的f[1..n]均初始化为-INF 。
表示只有当容积为0 的时候,允许放入质量为0的物品。
而当容积不为0的情况下,不允许放入质量为0的物品,并且把状态置为未知状态。
(2)若要求背包中允许有剩余空间 ,则可以将f[1n],均初始化为0。
这样,当放不下去的时候,可以空着。
*/
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