算法之背包问题

0/1背包:

 给定一个载重量为weight,n个物品,第i个物品重量为w[i],价值为v[i],1<=i<=n,要求:把物品装入背包,并使包内物品价值最大

具体实现表:

算法之背包问题

算法之背包问题


动态规划等式:

第i个物品是否加入载重为j背包:

若w[i] > j;则第i个太重,不能放入;

否则:目前最大总价值value[i][j]=max{放入,则找放之前载重的最大价值:value[i-1][j-w[i]]+v[i],不放入value[i-1][j]}

算法之背包问题


完全背包:

每个物品的数量是无限的

具体实现基本一样:在于对递推式稍微做改变

第i个物品是否加入载重为j背包:

若w[i] > j;则第i个太重,不能放入;

否则:此时还是可能放入i,value[i][j]=max{放入:value[i][j-w[i]]+v[i],不放入v[i-1][j]}

注意此时不需要将i-1,因为i可能重复方放入。


多重背包问题:

每个物品有限个。

1、加入对个数的判断

2、将重复的看成是一个新的物品,变为01把背包问题

1的递推式:要么第 i 件物品一件也不放,就是value[i-1][y], 要么第 i 件物品放 k 件,其中 1 <= k <= min((y/w[i]),n[j]),考虑这一共 k+1 种情况取其中的最大价值即为value[i][y]的值,即value[i][y] = max{value[i-1][y], (value[i-1][y-k*w[i]]+k*v[i])}