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原文：http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/05/04/3059070.html
1、前言
前段时间忙着搞毕业论文，看书效率不高，导致博客一个多月没有更新了。前段时间真是有些堕落啊，混日子的感觉，很少不爽。今天开始继续看算法导论。今天继续学习动态规划和贪心算法。首先简单的介绍一下动态规划与贪心算法的各自特点及其区别。然后针对0-1背包问题进行讨论。最后给出一个简单的测试例子，联系动态规划实现0-1背包问题。
2、动态规划与贪心算法
关于动态规划的总结请参考http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/03/15/2961725.html。这里重点介绍一下贪心算法的过程。贪心算法是通过一系列的选择来给出某一个问题的最优解，每次选择一个当前（看起来是）最佳的选择。贪心算法解决问题的步骤为：
（1）决定问题的最优子结构
（2）设计出一个递归解
（3）证明在递归的任一阶段，最优选择之一总是贪心选择。保证贪心选择总是安全的。
（4）证明通过贪心选择，所有子问题（除一个意外）都为空。
（5）设计出一个实现贪心策略的递归算法。
（6）将递归算法转换成迭代算法。
什么时候才能使用贪心算法的呢？书中给出了贪心算法的两个性质，只有最优化问题满足这些性质，就可采用贪心算法解决问题。
（1）贪心选择性质：一个全局最优解可以通过举办最优解（贪心）选择来达到。即：当考虑做选择时，只考虑对当前问题最佳的选择而不考虑子问题的结果。而在动态规划中，每一步都要做出选择，这些选择依赖于子问题的解。动态规划一般是自底向上，从小问题到大问题。贪心算法通常是自上而下，一个一个地做贪心选择，不断地将给定的问题实例规约为更小的子问题。
（2）最优子结构：问题的一个最优解包含了其子问题的最优解。
动态规划与贪心的区别：
贪心算法：
（1）贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留；
（2）由（1）中的介绍，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
动态规划算法：
（1）全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解 ；
（2）动态规划的关键是状态转移方程，即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解 ；
（3）边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解。
3、0-1背包问题描述
有一个窃贼在偷窃一家商店时发现有n件物品，第i件物品价值为vi元，重量为wi，假设vi和wi都为整数。他希望带走的东西越值钱越好，但他的背包中之多只能装下W磅的东西，W为一整数。他应该带走哪几样东西？
0-1背包问题中：每件物品或被带走，或被留下，（需要做出0-1选择）。小偷不能只带走某个物品的一部分或带走两次以上同一个物品。
部分背包问题：小偷可以只带走某个物品的一部分，不必做出0-1选择。
4、0-1背包问题解决方法
0-1背包问题是个典型举办子结构的问题，但是只能采用动态规划来解决，而不能采用贪心算法。因为在0-1背包问题中，在选择是否要把一个物品加到背包中，必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较。这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题，满足动态规划的特征。动态规划解决0-1背包问题步骤如下：
0-1背包问题子结构：选择一个给定物品i，则需要比较选择i的形成的子问题的最优解与不选择i的子问题的最优解。分成两个子问题，进行选择比较，选择最优的。
0-1背包问题递归过程：设有n个物品，背包的重量为w，C[i][w]为最优解。即：
课后习题给出了伪代码：
5、编程实现
现在给定3个物品，背包的容量为50磅。物品1重10磅，价值为60，物品2重20磅，价值为100，物品3重30磅，价值为120。采用动态规划可以知道最优解为220，选择物品2和3。采用C++语言实现如下：
1 #include <iostream>
2 using namespace std;
3
4 //物品数据结构
5 typedef struct commodity
6 {
7 int value; //价值
8 int weight; //重量
9 }commodity;
10
11 const int N = 3; //物品个数
12 const int W = 50; //背包的容量
13
14 //初始物品信息
15 commodity goods[N+1]={{0,0},{60,10},{100,20},{120,30}};
16 int select[N+1][W+1];
17
18 int max_value();
19
20 int main()
21 {
22 int maxvalue = max_value();
23 cout<<"The max value is: ";
24 cout<<maxvalue<<endl;
25 int remainspace = W;
26 //输出所选择的物品列表：
27 for(int i=N; i>=1; i--)
28 {
29 if (remainspace >= goods[i].weight)
30 {
31 if ((select[i][remainspace]-select[i-1][remainspace-goods[i].weight]==goods[i].value))
32 {
33 cout << "item " << i << " is selected!" << endl;
34 remainspace = remainspace - goods[i].weight;//如果第i个物品被选择，那么背包剩余容量将减去第i个物品的重量 ;
35 }
36 }
37 }
38 return 0;
39 }
40 int max_value()
41 {
42 //初始没有物品时候，背包的价值为0
43 for(int w=1;w<=W;++w)
44 select[0][w] = 0;
45 for(int i=1;i<=N;++i)
46 {
47 select[i][0] = 0; //背包容量为0时，最大价值为0
48 for(int w=1;w<=W;++w)
49 {
50 if(goods[i].weight <= w) //当前物品i的重量小于等于w，进行选择
51 {
52 if( (goods[i].value + select[i-1][w-goods[i].weight]) > select[i-1][w])
53 select[i][w] = goods[i].value + select[i-1][w-goods[i].weight];
54 else
55 select[i][w] = select[i-1][w];
56 }
57 else //当前物品i的重量大于w，不选择
58 select[i][w] = select[i-1][w];
59 }
60 }
61 return select[N][W]; //最终求得最大值
62 }
程序测试结果如下：
原文：http://www.hawstein.com/posts/dp-knapsack.html
一切都要从一则故事说起。
话说有一哥们去森林里玩发现了一堆宝石，他数了数，一共有n个。 但他身上能装宝石的就只有一个背包，背包的容量为C。这哥们把n个宝石排成一排并编上号： 0,1,2,…,n-1。第i个宝石对应的体积和价值分别为V[i]和W[i] 。排好后这哥们开始思考： 背包总共也就只能装下体积为C的东西，那我要装下哪些宝石才能让我获得最大的利益呢？
OK，如果是你，你会怎么做？你斩钉截铁的说：动态规划啊！恭喜你，答对了。 那么让我们来看看，动态规划中最最最重要的两个概念： 状态和状态转移方程在这个问题中分别是什么。
我们要怎样去定义状态呢？这个状态总不能是凭空想象或是从天上掉下来的吧。 为了方便说明，让我们先实例化上面的问题。一般遇到n，你就果断地给n赋予一个很小的数， 比如n=3。然后设背包容量C=10，三个宝石的体积为5，4，3，对应的价值为20，10，12。 对于这个例子，我想智商大于0的人都知道正解应该是把体积为5和3的宝石装到背包里， 此时对应的价值是20+12=32。接下来，我们把第三个宝石拿走， 同时背包容量减去第三个宝石的体积（因为它是装入背包的宝石之一）， 于是问题的各参数变为：n=2，C=7，体积｛5，4｝，价值｛20，10｝。好了， 现在这个问题的解是什么？我想智商等于0的也解得出了：把体积为5的宝石放入背包 （然后剩下体积2，装不下第二个宝石，只能眼睁睁看着它溜走），此时价值为20。 这样一来，我们发现，n=3时，放入背包的是0号和2号宝石；当n=2时， 我们放入的是0号宝石。这并不是一个偶然，没错， 这就是传说中的“全局最优解包含局部最优解”（n=2是n=3情况的一个局部子问题）。 绕了那么大的圈子，你可能要问，这都哪跟哪啊？说好的状态呢？说好的状态转移方程呢？ 别急，它们已经呼之欲出了。
我们再把上面的例子理一下。当n=2时，我们要求的是前2个宝石， 装到体积为7的背包里能达到的最大价值；当n=3时，我们要求的是前3个宝石， 装到体积为10的背包里能达到的最大价值。有没有发现它们其实是一个句式！OK， 让我们形式化地表示一下它们， 定义d(i,j)为前i个宝石装到剩余体积为j的背包里能达到的最大价值。 那么上面两句话即为：d(2, 7)和d(3, 10)。这样看着真是爽多了， 而这两个看着很爽的符号就是我们要找的状态了。 即状态d(i,j)表示前i个宝石装到剩余体积为j的背包里能达到的最大价值。 上面那么多的文字，用一句话概括就是：根据子问题定义状态！你找到子问题， 状态也就浮出水面了。而我们最终要求解的最大价值即为d(n, C)：前n个宝石 （0,1,2…,n-1）装入剩余容量为C的背包中的最大价值。状态好不容易找到了， 状态转移方程呢？顾名思义，状态转移方程就是描述状态是怎么转移的方程（好废话！）。 那么回到例子，d(2, 7)和d(3, 10)是怎么转移的？来，我们来说说2号宝石 （记住宝石编号是从0开始的）。从d(2, 7)到d(3, 10)就隔了这个2号宝石。 它有两种情况，装或者不装入背包。如果装入，在面对前2个宝石时， 背包就只剩下体积7来装它们，而相应的要加上2号宝石的价值12， d(3, 10)=d(2, 10-3)+12=d(2, 7)+12；如果不装入，体积仍为10，价值自然不变了， d(3, 10)=d(2, 10)。记住，d(3, 10)表示的是前3个宝石装入到剩余体积为10 的背包里能达到的最大价值，既然是最大价值，就有d(3, 10)=max{ d(2, 10), d(2, 7)+12 }。好了，这条方程描述了状态d(i, j)的一些关系， 没错，它就是状态转移方程了。把它形式化一下：d(i, j)=max{ d(i-1, j), d(i-1,j-V[i-1]) + W[i-1] }。注意讨论前i个宝石装入背包的时候， 其实是在考查第i-1个宝石装不装入背包（因为宝石是从0开始编号的）。至此， 状态和状态转移方程都已经有了。接下来，直接上代码。
for(int i=0; i<=n; ++i){
for(int j=0; j<=C; ++j){
d[i][j] = i==0 ? 0 : d[i-1][j];
if(i>0 && j>=V[i-1]) d[i][j] >?= d[i-1][j-V[i-1]]+W[i-1];
}
}i=0时，d(i, j)为什么为0呢？因为前0个宝石装入背包就是没东西装入，所以最大价值为0。 if语句里，j>=V[i-1]说明只有当背包剩余体积j大于等于i-1号宝石的体积时， 我才考虑把它装进来的情况，不然d[i][j]就直接等于d[i-1][j]。i>0不用说了吧， 前0个宝石装入背包的情况是边界，直接等于0，只有i>0才有必要讨论， 我是装呢还是不装呢。简单吧，核心算法就这么一丁点，接下来上完整代码knapsack.cpp。
/**0-1 knapsack d(i, j)表示前i个物品装到剩余容量为j的背包中的最大重量**/
#include<cstdio>
using namespace std;
#define MAXN 1000
#define MAXC 100000
int V[MAXN], W[MAXN];
int d[MAXN][MAXC];
int main(){
freopen("data.in", "r", stdin);//重定向输入流
freopen("data.out", "w", stdout);//重定向输出流
int n, C;
while(scanf("%d %d", &n, &C) != EOF){
for(int i=0; i<n; ++i) scanf("%d %d", &V[i], &W[i]);
for(int i=0; i<=n; ++i){
for(int j=0; j<=C; ++j){
d[i][j] = i==0 ? 0 : d[i-1][j];
if(i>0 && j>=V[i-1]) d[i][j] >?= d[i-1][j-V[i-1]]+W[i-1];
}
}
printf("%d\n", d[n][C]);//最终求解的最大价值
}
fclose(stdin);
fclose(stdout);
return 0;
}其中freopen函数将标准输入流重定向到文件data.in， 这比运行程序时一点点手输要方便许多，将标准输出流重定向到data.out。 data.in中每组输入的第一行为宝石数量n及背包体积C，接下来会有n行的数据， 每行两个数对应的是宝石的体积及价值。本测试用例data.in如下：
5 10
4 9
3 6
5 1
2 4
5 1
4 9
4 20
3 6
4 20
2 4
5 10
2 6
2 3
6 5
5 4
4 6
data.out为算法输出结果，对应该测试用例，输出结果如下：
19
40
15
好，至此我们解决了背包问题中最基本的0/1背包问题。等等，这时你可能要问， 我现在只知道背包能装入宝石的最大价值，但我还不知道要往背包里装入哪些宝石啊。嗯， 好问题！让我们先定义一个数组x，对于其中的元素为1时表示对应编号的宝石放入背包， 为0则不放入。让我们回到上面的例子，对于体积为5，4，3，价值为20，10，12的3个宝石 ，如何求得其对应的数组x呢？（明显我们目测一下就知道x={1 0 1}， 但程序可目测不出来）OK，让我们还是从状态说起。如果我们把2号宝石放入了背包， 那么是不是也就意味着，前3个宝石放入背包的最大价值要比前2个宝石放入背包的价值大， 即：d(3, 10)>d(2, 10)。再用字母代替具体的数字 （不知不觉中我们就用了不完全归纳法哈），当d(i, j)>d(i-1, j)时，x(i-1)=1;OK， 上代码：
//输出打印方案
int j = C;
for(int i=n; i>0; --i){
if(d[i][j] > d[i-1][j]){
x[i-1] = 1;
j = j - V[i-1];//装入第i-1个宝石后背包能装入的体积就只剩下j - V[i-1]
}
}
for(int i=0; i<n; ++i) printf("%d ", x[i]);好了，加入这部分内容，knapsack.cpp变为如下：
/**0-1 knapsack d(i, j)表示前i个物品装到剩余容量为j的背包中的最大重量**/
#include<cstdio>
using namespace std;
#define MAXN 1000
#define MAXC 100000
int V[MAXN], W[MAXN], x[MAXN];
int d[MAXN][MAXC];
int main(){
freopen("data.in", "r", stdin);
freopen("data.out", "w", stdout);
int n, C;
while(scanf("%d %d", &n, &C) != EOF){
for(int i=0; i<n; ++i) scanf("%d %d", &V[i], &W[i]);
for(int i=0; i<n; ++i) x[i] = 0; //初始化打印方案
for(int i=0; i<=n; ++i){
for(int j=0; j<=C; ++j){
d[i][j] = i==0 ? 0 : d[i-1][j];
if(i>0 && j>=V[i-1]) d[i][j] >?= d[i-1][j-V[i-1]]+W[i-1];
}
}
printf("%d\n", d[n][C]);
//输出打印方案
int j = C;
for(int i=n; i>0; --i){
if(d[