0-1背包问题1

鼓捣好久 终于了然了一些

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?

  【注】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。

采用动态规划算法求解0-1背包问题,

用子问题定义状态:即f[i][ J]表示前i件物品放入一个容量为j的背包可以获得最大价值。则其核心状态转移方程是:

f[i][ j]=max{f[i-1][ j],f[i-1][ j-a[i]]+c[i]}

即,“将前i件物品放入容量为j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),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j的背包中”,价值为f[i-1][j];如果放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为j-a[i]的背包中”,此时能获得的最大价值就是f[i-1][ j-a[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值c[i]

具体实现程序详见https://github.com/Wuyanan520/boruishangge/,源码为.ipython文件,为方便您审阅,转存了一份html文件。

时间: 2024-10-31 19:10:18

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//sj和vj分别为第j项物品的体积和价值,W是总体积限制. //V[i,j]表示从前i项{u1,u2,…,un}中取出来的装入体积为j的背包的物品的最大价值. 第一种:0/1背包问题 最大化 ,受限于  1)若i=0或j=0,  V[i,j] = 0 2)若j<si, V[i,j] = V[i-1,j] 3)若i>0且j>=si, V[i,j] = Max{V[i-1,j],V[i-1,j-si]+vi} 第二种:背包问题:在选择物品i装入背包时,可以选择物品i的一部分,而不一定要全部

0/1背包问题(回溯法)

回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法.它在包含问题的所有解的解空间树中,按深度优先策略,从根结点出发搜索解空间树.算法搜索至解空间树的任意一结点时,先判断该结点是否包含问题的解.如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树搜索,逐层向其祖先结点回溯:否则 ,进入该子树,继续按深度优先策略搜索. 问题的解空间 用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间.问题的解空间至少包含问题的一个(最优)解.对于 n=3 时的 0/1 背包问题,可用一棵完全二叉树表示解空间,如图所示: 求解步骤 1)针对所

0/1背包问题的动态规划法求解 —— Java 实现

0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握. 值得提及的一个问题是,在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模,还是用对象模型建模呢? 如果用算法模型,那么 背包的值.重量就直接存入二个数组里:如果用对象模型,则要对背包以及背包问题进行对象建模.思来想去,还是采用了对象模型,尽管心里感觉算法模型似乎更好一些.有时确实就是这样,对象模型虽然现在很主流,但也不是万能的,采用

动态规划算法实现部分——0/1背包问题

代码: import java.util.*; import java.util.Scanner; /* *动态规划思想解决0/1背包问题 */ public class Main{ public static void main(String[] args){ Scanner in=new Scanner(System.in); System.out.println("输入背包的容量"); int bagCap=in.nextInt(); //背包的容量 System.out.pri

动态规划算法求解0,1背包问题

首先我们来看看动态规划的四个步骤: 1. 找出最优解的性质,并且刻画其结构特性: 2. 递归的定义最优解: 3. 以自底向上的方式刻画最优值: 4. 根据计算最优值时候得到的信息,构造最优解 其中改进的动态规划算法:备忘录法,是以自顶向下的方式刻画最优值,对于动态规划方法和备忘录方法,两者的使用情况如下: 一般来讲,当一个问题的所有子问题都至少要解一次时,使用动态规划算法比使用备忘录方法好.此时,动态规划算法没有任何多余的计算.同时,对于许多问题,常常可以利用其规则的表格存取方式,减少动态规划算

动态规划0—1背包问题

动态规划0-1背包问题 ? 问题描写叙述: 给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问应怎样选择装入背包的物品,使得装 入背包中物品的总价值最大? ? 对于一种物品,要么装入背包,要么不装.所以对于一种物品的装入状态能够取0和1.我们设物品i的装入状态为xi,xi∈ (0,1),此问题称为0-11背包问题. 过程分析 数据:物品个数n=5,物品重量w[n]={0,2,2,6,5,4},物品价值V[n]={0,6,3,5,4,6}, (第0位,置为0,不參与计算,仅

【算法设计与分析】7、0/1背包问题,动态规划

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第十六章 贪心算法——0/1背包问题

1.问题描述: 给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问:应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述:给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi∈{0,1}, ∋ ∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题. 2.最优性原理: 设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的一个最优解.则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解:

动态规划--0,1背包问题(再也不怕类似背包问题了)

这种类型问题三大要素:总重量.每件物品重量.每件物品价值,问最终能够塞进背包中的价值最大是多少?应该怎么选择物品? 当然也不一定是这些,例如上节所说的矿工挖矿:总人数.挖每座矿的人数.每座矿的金子数. 也就是说,只要出现了这三大要素,都可以视为0,1背包问题(物品不可拆分) 动态规划三要素:边界.最优子结构.状态转移方程. 我们一步步进行解析: 初始化:物品总重量:c=8,物品类别:n=['a','b','c','d'],物品重量:w=[2,4,5,3],物品价值:v=[5,4,6,2] 假设我

求解0/1背包问题

动态规划 //求解0_1背包问题 //动态规划 #include<stdio.h> #define MaxN 20 #define MaxW 100 int knap(int f[MaxN][MaxW],int w[],int v[],int W,int n){ //动态规划求数组f[][] int i,r; for(i=0;i<=n;i++) f[i][0] = 0; for(r=0;r<=W;r++) f[0][r] = 0; for(i=1;i<=n;i++){ for