01背包问题--动态规划

动态规划的基本思想:

将一个问题分解为子问题递归求解,且将中间结果保存以避免重复计算。通常用来求最优解,且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列,下一步总是依赖上一步的结果,自底向上的求解。

动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤:

1. 描述一个最优解的结构,寻找子问题,对问题进行划分。

2. 定义状态。往往将和子问题相关的各个变量的一组取值定义为一个状态。某个状态的值就是这个子问题的解若有k个变量,一般用K维的数组存储各个状态下的解,并可根    据这个数组记录打印求解过程。)。

3. 找出状态转移方程。一般是从一个状态到另一个状态时变量值改变。

4.以“自底向上”的方式计算最优解的值。

5. 从已计算的信息中构建出最优解的路径。(最优解是问题达到最优值的一组解)

其中步骤1~4是动态规划求解问题的基础,如果题目只要求最优解的值,则步骤5可以省略。

背包问题

01背包: 有N件物品和一个重量为M的背包。(每种物品均只有一件)第i件物品的重量是w[i],价值是p[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

完全背包: 有N种物品和一个重量为M的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的重量是w[i],价值是p[i]。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重量,且价值总和最大。

多重背包: 有N种物品和一个重量为M的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件重量是w[i],价值是p[i]。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重量,且价值总和最大。

01背包问题:

这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。

用子问题定义状态:即c[i][v]表示前i件物品恰放入一个重量为m的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是:

c[i][m]=max{c[i-1][m],c[i-1][m-w[i]]+p[i]}

这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下:“将前i件物品放入重量为m的背包中”这个子问题,若只考虑第i件物品的策略(放或不放),那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”,价值为c[i-1][m];如果放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的重量为m-w[i]的背包中”,此时能获得的最大价值就是c[i-1][m-w[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值p[i]。

测试数据:
10,3
3,4
4,5
5,6



c[i][j]数组保存了1,2,3号物品依次选择后的最大价值.

这个最大价值是怎么得来的呢?从背包容量为0开始,1号物品先试,0,1,2,的容量都不能放.所以置0,背包容量为3则里面放4.这样,这一排背包容量为4,5,6,....10的时候,最佳方案都是放4.假如1号物品放入背包.则再看2号物品.当背包容量为3的时候,最佳方案还是上一排的最价方案c为4.而背包容量为5的时候,则最佳方案为自己的重量5.背包容量为7的时候,很显然是5加上一个值了。加谁??很显然是7-4=3的时候.上一排 c3的最佳方案是4.所以。总的最佳方案是5+4为9.这样.一排一排推下去。最右下放的数据就是最大的价值了。(注意第3排的背包容量为7的时候,最佳方案不是本身的6.而是上一排的9.说明这时候3号物品没有被选.选的是1,2号物品.所以得9.)

①例题一:

简单背包问题
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Description
设有一个背包可以放入的物品重量为S,现有n件物品,重量分别是w1,w2,w3,…wn。
问能否从这n件物品中选择若干件放入背包中,使得放入的重量之和正好为S。
如果有满足条件的选择,则此背包有解,否则此背包问题无解。
 
Input输入数据有多行,包括放入的物品重量为s,物品的件数n,以及每件物品的重量(输入数据均为正整数)
多组测试数据。
Output对于每个测试实例,若满足条件则输出“YES”,若不满足则输出“NO“
Sample Input
20 5
1 3 5 7 9
Sample Output
YES

 1 # include<stdio.h>
 2 # include<string.h>
 3 int date[1005];
 4 int f(int w,int s)
 5 {
 6     if(w==0) return 1;//正好
 7     if(w<0||w>0 &&s==0) return 0;
 8     if(f(w-date[s],s-1)) return 1;//退出来再选下一个 
 9     return f(w,s-1);//选择下一个
10 }
11 
12 int main()
13 {
14  int i,Weight,n;
15  while(scanf("%d %d",&Weight,&n)!=EOF)
16  {
17      memset(date,0,sizeof(date));
18  for(i=1;i<=n;i++)
19   scanf("%d",&date[i]);
20     if(f(Weight,n))
21        printf("YES
");
22  else printf("NO
");
23  }
24  return 0;
25 }
26 }
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