`

0\1背包问题和完全背包问题

阅读更多
            
0\1背包问题和完全背包问题


0/1背包问题,相对容易,而且是后面的其他背包问题的基础。以下算法是优化空间复杂度的。
原来的状态转移方程为:f[i][v] = Max {f[i-1][v], f[i-1][v-c[i]] + w[i]},空间复杂度可以优化。
主要是掌握那个状态转移方程。



/*
	Name: 0/1背包 
	Copyright: 
	Author: skywolf
	Date: 01-04-13 21:47
	Description: 本文为原创,转载请注明出处。  
*/


#include <stdio.h>
#define MaxSize 10005 

//f[v] = max {f[v-c[i]]+v[i], f[v]};

int main() {
    int c[MaxSize], v[MaxSize], f[MaxSize], V;
    int m, n;
    int i, j, k;
    while(scanf("%d%d", &V, &n) != EOF) {
        memset(c, 0, sizeof(c));
        memset(v, 0, sizeof(v));
        memset(f, 0, sizeof(f));
        for(i=0; i<n; i++) {
            scanf("%d%d", &c[i], &v[i]);
        }
        for(i=0; i<n; i++) {
            for(j=V; j>=c[i]; j--) {
                  if(f[j-c[i]]+v[i] > f[j]) {
                      f[j] = f[j-c[i]] + v[i];
                  }
            }
        }
        printf("最后的结果为:f[V] = %d\n", f[V]);
    }
    return 0;
}


//以下是0/1背包的测试数据:数据来源
//全部数据的测试都通过。
(1)
in  
100 5
77 92
22 22
29 87
50 46
99 90
out
133
(2)
in
200 8
79 83
58 14
86 54
11 79
28 72
62 52
15 48
68 62
out
334
(3)
in
300 10
95 89
75 59
23 19
73 43
50 100
22 72
6 44
57 16
89 7
98 64
out
388
(4)
in
1000 100
71 26
34 59
82 30
23 19
1 66
88 85
12 94
57 8
10 3
68 44
5 5
33 1
37 41
69 82
98 76
24 1
26 12
83 81
16 73
26 32
18 74
43 54
52 62
71 41
22 19
65 10
68 65
8 53
40 56
40 53
24 70
72 66
16 58
34 22
10 72
19 33
28 96
13 88
34 68
98 45
29 44
31 61
79 78
33 78
60 6
74 66
44 11
56 59
54 83
17 48
63 52
83 7
100 51
54 37
10 89
5 72
79 23
42 52
65 55
93 44
52 57
64 45
85 11
68 90
54 31
62 38
29 48
40 75
35 56
90 64
47 73
77 66
87 35
75 50
39 16
18 51
38 33
25 58
61 85
13 77
36 71
53 87
46 69
28 52
44 10
34 13
39 39
69 75
42 38
97 13
34 90
83 35
8 83
74 93
38 61
74 62
22 95
40 73
7 26
94 85
out
2614
(5)
in
1000 100
3 38
68 16
24 29
80 47
76 22
9 25
24 17
2 49
46 15
75 15
56 75
41 11
95 56
46 99
23 51
34 92
64 59
76 37
6 13
48 98
25 61
73 50
87 32
67 17
58 44
7 79
93 41
66 53
55 45
75 29
38 62
27 64
53 2
6 23
100 31
36 45
26 57
17 68
53 57
88 26
21 51
9 26
34 86
90 83
32 94
47 20
4 98
6 24
57 91
50 89
30 1
25 63
41 21
24 46
12 74
74 56
92 64
17 72
32 58
96 8
35 74
76 24
52 27
93 35
64 94
55 49
1 65
70 21
26 16
35 25
2 1
97 45
82 63
22 4
41 37
37 25
63 39
28 68
90 49
13 11
18 31
55 95
28 5
58 79
59 20
74 21
71 52
32 50
71 8
66 19
4 67
5 21
48 24
52 89
70 28
62 88
28 38
36 96
39 64
48 84
out
2558
(6)
in
1000 100
19 12
53 61
61 63
74 78
98 49
70 46
15 44
59 36
64 37
29 66
98 43
79 16
74 14
85 73
52 72
70 72
84 83
91 15
84 83
75 65
78 21
72 49
5 36
46 20
26 22
95 80
38 94
79 3
28 73
92 1
12 91
37 62
37 8
58 58
94 79
44 67
25 53
3 8
12 85
67 82
2 70
98 43
12 22
2 53
34 22
68 14
68 41
81 41
92 77
16 75
63 91
47 7
96 39
9 67
32 33
24 65
15 34
4 16
97 93
80 58
76 67
15 13
69 69
22 41
85 42
68 70
70 40
85 11
71 31
24 90
64 31
22 84
13 61
28 15
76 13
13 46
93 10
95 57
70 31
80 94
43 77
6 67
36 57
91 9
17 75
94 24
21 75
30 56
69 27
34 72
39 5
33 81
18 79
75 53
36 96
7 67
15 60
34 42
89 82
59 34
out
2617
(7)
in
1000 100
42 15
30 64
27 82
93 87
8 81
34 54
47 65
64 98
82 42
76 99
70 6
79 50
23 90
5 99
67 96
9 57
97 76
29 12
7 47
61 18
73 46
3 73
44 99
85 60
7 40
51 60
49 15
90 5
59 65
38 69
55 19
39 72
62 51
85 33
54 11
81 72
38 69
42 64
90 97
90 95
26 32
50 59
22 34
71 3
52 27
41 99
77 82
32 44
49 66
2 83
96 72
84 28
20 64
48 90
17 15
62 38
87 65
94 91
84 68
26 28
73 17
52 80
12 1
70 29
42 54
47 8
94 11
13 11
47 70
89 40
90 93
7 65
51 51
39 49
24 75
6 35
74 41
69 60
5 72
47 57
78 76
65 6
67 28
35 12
89 59
69 58
96 55
15 30
20 66
8 13
28 24
25 24
16 9
33 17
22 43
16 67
64 90
64 37
63 36
67 36
out
2461
(8)
in
1000 100
58 3
99 79
96 97
64 24
28 10
29 55
43 95
35 41
2 67
30 28
86 14
56 11
27 86
9 50
85 63
13 69
65 39
46 62
51 10
31 49
99 22
56 88
97 60
11 7
65 9
63 34
67 8
6 80
80 17
84 71
85 55
49 17
71 9
95 32
72 26
58 18
23 21
48 86
14 47
89 55
100 61
85 94
53 16
27 54
58 84
50 100
68 11
70 87
81 57
66 85
88 45
43 18
57 61
31 89
77 39
3 29
10 7
26 77
62 4
87 47
97 67
32 62
17 29
100 66
26 47
66 28
9 95
24 66
19 13
90 72
74 21
98 60
92 87
36 27
28 66
58 36
29 93
38 56
32 12
99 31
2 55
88 6
58 36
7 97
24 61
93 88
77 71
86 68
69 49
84 23
95 64
83 52
51 40
96 19
22 87
98 81
61 41
13 71
99 32
68 72
out
2397
(9)
in
1000 100
75 27
64 21
68 14
18 82
83 36
55 94
60 88
10 71
18 86
83 69
53 75
87 60
80 74
14 16
92 38
18 49
67 24
22 68
64 87
15 85
80 32
33 70
79 37
81 36
43 65
93 29
74 91
48 6
74 54
72 13
70 78
94 70
98 95
57 2
75 38
98 84
4 30
46 44
9 85
80 75
18 39
96 24
78 42
96 76
24 15
14 53
37 68
50 78
52 75
66 24
63 53
27 84
30 34
50 99
88 32
63 22
100 5
68 80
50 39
61 92
55 34
63 59
47 17
95 41
52 17
40 19
65 28
43 57
69 31
34 1
46 21
26 44
45 47
18 71
94 28
93 9
67 15
3 71
34 36
79 24
60 36
67 81
48 33
65 40
4 69
9 65
28 68
10 73
49 4
77 19
98 1
47 11
56 50
11 13
23 78
4 93
70 34
28 60
95 41
21 35
out
2460
(10)
in
1000 100
88 53
85 70
59 20
100 41
94 12
64 71
79 37
75 87
18 51
38 64
47 63
11 50
56 73
12 83
96 75
54 60
23 96
6 70
19 76
31 25
30 27
32 89
21 93
31 40
4 41
30 89
3 93
12 46
21 16
60 4
42 41
42 29
78 99
6 82
72 42
25 14
96 69
21 75
77 20
36 20
42 56
20 23
7 92
46 71
19 70
24 1
95 63
3 18
93 11
73 68
62 33
91 6
100 82
58 69
57 78
3 48
32 95
5 42
57 53
50 99
3 15
88 76
67 64
97 39
24 48
37 83
41 21
36 75
98 49
52 73
75 85
7 28
57 31
23 86
55 63
93 12
4 71
17 35
5 21
13 17
46 73
48 18
28 7
24 51
70 94
85 88
48 46
48 77
55 80
93 95
6 31
8 80
12 32
50 45
95 5
66 30
92 51
25 63
80 43
16 9
out
2852



完全背包问题:在0/1背包问题上加一个循环。当然,以下的算法不是最少时间复杂度,还可以再优化。

/*
	Name: 0/1背包 
	Copyright: 
	Author: skywolf
	Date: 01-04-13 22:04
	Description: 本文为原创,转载请注明出处。  
*/


#include <stdio.h>
#define MaxSize 10005 

//状态转移方程: f[v] = max {f[v-p*c[i]]+p*v[i], f[v]};

int main() {
    int c[MaxSize], v[MaxSize], f[MaxSize], V;
    int n, p;  //n是组数 , p是每件物品的数量。 
    int i, j, k;
    while(scanf("%d%d", &V, &n) != EOF) {
        memset(c, 0, sizeof(c));
        memset(v, 0, sizeof(v));
        memset(f, 0, sizeof(f));
        for(i=0; i<n; i++) {
            scanf("%d%d", &c[i], &v[i]);
        }
        for(i=0; i<n; i++) {
            for(j=V; j>=c[i]; j--) {
                  for(p=0; j>= p*c[i]; p++) {
				  	if(f[j-p*c[i]]+p*v[i] > f[j]) {
                    	  f[j] = f[j-p*c[i]] + p*v[i];
                  	}
				  }
            }
        }
        printf("最后的结果为:f[V] = %d\n", f[V]);
    }
    return 0;
}



//以下是完全背包的测试数据:
//全部数据经过测试。
Sample Input 
10 3
3 3 
7 7 
9 9 

Sample Output
10

Sample Input
6 5
1 1
3 5
3 10
8 6
5 7


Sample Output
20 


//更多测试数据:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.phppid=4508
//hint:要注意数据的输入顺序。






分享到:
评论

相关推荐

    0-1背包问题

    在`背包问题_改进`这个文件中,可能包含了针对原问题的优化或者变种问题的解决方案,例如完全背包(每个物品可以有无限个)、多重背包(每种物品有限制数量)等。改进可能涉及到更高效的内存使用、空间优化或时间...

    动态规划法和回溯法求0-1背包问题

    - **解空间树**:0-1背包问题的解空间可以用一颗完全二叉树表示,每个节点代表一个决策(即是否选择当前物品放入背包),左子节点表示选择当前物品,右子节点表示放弃当前物品。 - **限界函数**:为了提高效率,使用...

    0-1背包_0-1背包问题_背包算法_背包_

    0-1背包问题在实际应用中有很多变种,如完全背包问题(每个物品可以无限数量放入背包)、多重背包问题(每个物品有固定数量)等,每种变种都有相应的优化算法。理解和掌握0-1背包问题及其算法,对于解决实际生活中...

    C++ 0-1背包问题源代码

    在计算机科学中,0-1背包问题是一个经典的优化问题,属于NP完全问题。该问题描述如下:假设有一个背包,其最大承重为W,现在有n个物品,每个物品都有自己的重量wi和价值vi。对于每个物品,我们只能选择放或不放,不...

    背包问题(0-1背包,完全背包,多重背包知识概念详解)

    3. **多重背包**:这种类型的背包问题介于0-1背包和完全背包之间,每种物品最多有n[i]件可用。同样采用动态规划,状态转移方程需要考虑每种物品的可用数量限制。 在实现这些背包问题的动态规划解决方案时,通常会...

    0-1背包问题 (C语言编写)

    0-1背包问题是一种经典的组合优化问题,在计算机科学和运筹学中有着广泛的应用。它模拟了实际生活中的资源分配问题,例如在有限的背包容量下,如何选择物品以最大化价值。在这个问题中,每个物品都有一个重量和一个...

    贪心算法背包问题(非0-1)

    根据物品是否可以分割,背包问题分为0-1背包问题和完全背包问题(也称作非0-1背包问题)。其中,0-1背包问题指的是每种物品只能完整地选或不选,而完全背包问题允许同一种物品可以选多次。 **2. 非0-1背包问题...

    动态规划求解0-1背包问题的改进算法完整解释

    动态规划求解0-1背包问题的改进算法完整解释 在计算机算法设计与分析中,动态规划法是解决背包问题的常用方法之一。所谓背包问题,是指在有限的背包容量下,如何选择物品来达到最大价值的问题。在本文中,我们将对...

    matlab程序(解决0-1背包问题).zip_背包_背包算法 matlab_背包问题_遗传算法 背包_遗传算法背包

    这个问题的难点在于物品的选择是二元决策,即每件物品要么被完全放入背包,要么完全不放入,因此得名0-1背包问题。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”...

    0 1 背包问题 分支界限 回溯+剪枝

    物品或者装入背包,或者不装入背包,称之为0/1被包问题 假设xi表示物品i被装入背包的情况,xi = 1表示物品装入背包,xi = 0表示物品没装入背包,根据题目要求,有下列约束函数 SUM(wi*xi) ,bestp = MAX(pi*xi) where...

    背包问题可视化

    背包问题,也被称为0-1背包问题,是一个典型的组合优化问题。给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,我们需要决定哪些物品应该放入容量有限的背包中,以使得背包内物品的总价值最大,但总重量不能超过背包的...

    分支定界算法求解0-1背包问题(附MATLAB代码).rar

    在0-1背包问题中,每个物品i都有一个重量wi和一个价值vi,背包的容量为W。我们需要决定哪些物品应该被选中放入背包,哪些不应选中,使得选中的物品总重量不超过背包容量,同时总价值最大化。决策变量为xi,如果物品...

    0-1背包问题实验报告

    0-1背包问题是一种经典的组合优化问题,具体描述如下:给定n种物品和一个背包,每种物品都有一定的重量和价值,背包有一定的容量限制。对于每种物品,只能选择要么全部放入背包要么完全不放入背包(不能只放入部分)...

    01背包,部分背包,完全背包问题.docx

    此外,随机生成500个0/1背包问题,并使用贪心算法和动态规划求解,用于进一步验证不同算法的效率和适用性。 总结来说,01背包问题的解决方案多样,动态规划、回溯法和分支限界法各有优缺点,具体选择哪种方法取决于...

    算法设计0-1背包问题

    0-1背包问题是一种在计算机科学和运筹学中常见的优化问题,特别是在组合优化领域有着广泛的应用。它是一个典型的NP完全问题,意味着没有已知的多项式时间算法可以在所有情况下解决这个问题。这个问题的基本设定是:...

    求解0_1背包问题的粒子群优化算法

    在0-1背包问题中,我们面临的是这样一个问题:给定n种不同重量和价值的物品,每个物品都只有整数个可选择,以及一个容量为C的背包,我们的目标是在不超过背包容量的前提下,选择物品的组合,使得总价值最大。...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics