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【背包问题】0-1背包、完全背包、多重背包、混合三种背包、二位费用背包、分组背包

时间:2016-08-03 11:51:52      阅读:230      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一、0-1背包问题

       输入:第一行物品的个数n,第二行背包的质量m,随后n行每行给出每个物品的重量和价值,每种物品只有一个。

       输出:背包可以达到的最大价值

样例输入:

5 10

1 5

2 4

3 3

4 2

5 1

样例输出:

14

 

动态规划的过程中需要逆序,因为如果不是逆序那么

当i=0的时候

f[0]=0;

f[1]=max(f[1],f[1-w[0]]+v[0])=5;

f[2]=max(f[2],f[2-w[0]]+v[0])=10;

f[3]=max(f[3],f[3-w[0]]+v[0])=15;

….

f[10]=max(f[10],f[10-w[0]]+v[0])=50

显然不对,因为每种物品只有一个,而顺序遍历可能会用到第i件物品在前一种状态已经放入的情况

 

 

#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;
int n,m,f[1111],w[1111],v[1111];
//m背包的总容量、v物品的体积、w物品的价值
void OneZeroPack(int m,int v,int w)  //0-1背包
{
    for(int i=m;i>=v;i--)
        f[i]=max(f[i],f[i-v]+w);
}
int main()
{
    while(cin>>n>>m)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            cin>>v[i]>>w[i];
        memset(f,0,sizeof(f));
        for(int i=0;i<n;i++)
            OneZeroPack(m,v[i],w[i]);
        cout<<f[m]<<endl;
    }
    return 0;
}

如果需要全部装满,那么初始化数组的时候,只把f[0]=0其余的赋值-∞

二、完全背包问题

       输入:第一行物品的个数n,第二行背包的质量m,随后n行每行给出每个物品的重量和价值,每种物品有无限多个。

       输出:背包可以达到的最大价值

样例输入:

5 10

1 5

2 4

3 3

4 2

5 1

样例输出:

50

如果每种无限多个那就应该是顺序遍历,上面解释过。。。

代码:只在上面那个基础上改这一点就行

for(int i=0;i<n;i++)
for(int j=w[i];j<=m;j++)
        f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i]);

三、多重背包

       和完全背包很相似,对于每件物品有num[i]+1中策略:0件,1件,2件…num[i]件,则有状态转移方程:f[i][v] = max{F[i−1][v−k∗Ci] + k∗Wi |0 ≤ k ≤ Mi}

复杂度是O(V ΣMi)

  二进制优化时间复杂度O(VNlogM)

可以转化为0-1背包问题直接求解,复杂度仍 然是O(V ΣMi)。但是我们可以通过二进制的思想进行优化降低时间复杂度。将第i种物品分成若干件物品,此中每件物品有一个系数,这件物品的费用和价值均是本来的费用和价值乘以这个系数。使这些系数分别为 1,2,4,...,2^(k-1),n[i]-2^k+1,且k是满足n[i]-2^k+1>0的最大整数。例如,若是n[i]为13,就将这种 物品分成系数分别为1,2,4,6的四件物品。

原题链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2844 

解题报告:http://www.cnblogs.com/asuml/p/5730400.html

 

 

四、混合三种背包

       很好理解直接附上伪代码:

              for i=0 to n-1

                     if i为0-1背包

                            OneZeroPack(int m,int v,int w)

                     Else if i为完全背包

                                   CompletePack(int m,int v,int w)

                            Else

                                   MultiplePack(int m,int v,int w,int num)

 

五、二维费用的背包

       费用加了一维状态对应的增加一维即可

三维转移方程:F[i,v,u] = max{F[i−1,v,u],F[i−1,v−Ci,u−Di] + Wi}

       二维转移方程:F[v,u]=max{F[v,u],F[v−Ci,u−Di] + Wi}

六、分组的背包问题

       1.问题

有N件物品和一个容量为V 的背包。第i件物品的费用是Ci,价值是Wi。这 些物品被划分为K组,每组中的物品互相冲突,最多选一件。求解将哪些物品 装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。

       2.转移方程:

              F[k,v] = max{F[k−1,v],F[k−1,v−Ci] + Wi |item i ∈ group k}

       3.伪代码:

              For k=1 to K

                     For v=V to 0

                            For 所有的i属于组k

                                   F[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+a[i]

       原题链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1712

       解题报告:http://www.cnblogs.com/asuml/p/5732073.html

 

【背包问题】0-1背包、完全背包、多重背包、混合三种背包、二位费用背包、分组背包

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原文地址:http://www.cnblogs.com/asuml/p/5732170.html

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