问题一:01背包

题目:

【题目描述】

一个旅行者有一个最多能装 M 公斤的背包,现在有 n件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn它们的价值分别为C1,C2,...,Cn求旅行者能获得最大总价值。

【输入】

第一行:两个整数,MM(背包容量,M≤200)和NN(物品数量,N≤30);

第2..N+12..N+1行:每行二个整数Wi,CiWi,Ci,表示每个物品的重量和价值。

【输出】

仅一行,一个数,表示最大总价值。

【输入样例】

10 4
2 1
3 3
4 5
7 9

【输出样例】

12

这类问题就是01背包问题,是dp背包中的最简单的一种

状态转移方程:f[i][v]=max(f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i])

即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。

将前i件物品放入容量为v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f[i-1][v];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v-c[i]的背包中”,此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i](来自百度)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar();
int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {
if(c == '-') f = -;
c = getchar();
}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int f[][],c[],w[],m,n;
int main() {
cin>>m>>n;
for(int i=; i<=n; ++i) {
cin>>w[i]>>c[i];
}
for(int i=; i<=n; ++i) {
for(int v=m; v>; v--) {
if(w[i]<=v) {
f[i][v]=max(f[i-][v],f[i-][v-w[i]]+c[i]);
} else {
f[i][v]=f[i-][v];
}
}
}
cout<<f[n][m];
return ; }

问题来了开一个二维数组是不是有点浪费空间(想想蛇形填数那个题,二维数组开不到那么大,就GG了)所以只需要用f[v]表示重量不超过v的最大价值就OK了

f[i]=max(f[v],f[v-c[i]]+w[i])

为什么可以从二维变成一维的呢?

因为f[i][v]是从f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i])得出的,当我将v从m开始向前枚举时,每次都会更新当前的第i个物体的更新,只依赖于第i-1个的物体的结果所以可以用滚动数组,每次只存i和i-1时候的值  第i个物体在容积为j状态的更新,只依赖i-1物体容量里j-w[i]的状态的结果所以,从后面开始向前更新,则求j位置时候,j-w[i]的值依旧为i-1时候的值

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar();
int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {
if(c == '-') f = -;
c = getchar();
}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int f[],c[],w[],m,n;
int main() {
cin>>m>>n;
for(int i=; i<=n; ++i) {
cin>>w[i]>>c[i];
}
for(int i=; i<=n; ++i) {
for(int v=m; v>; v--) {
if(w[i]<=v) {
f[v]=max(f[v],f[v-w[i]]+c[i]);
} else {
f[v]=f[v];
}
}
}
cout<<f[m];
return ; }

01背包为什么枚举v时要逆序?

为了避免要使用的子状态收到影响。(很重要!)

问题二:完全背包

【题目描述】

设有n种物品,每种物品有一个重量及一个价值。但每种物品的数量是无限的,同时有一个背包,最大载重量为M,今从n种物品中选取若干件(同一种物品可以多次选取),使其重量的和小于等于M,而价值的和为最大。

【输入】

第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(物品数量,N≤30);

第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每个物品的重量和价值。

【输出】

仅一行,一个数,表示最大总价值。

【输入样例】

10 4
2 1
3 3
4 5
7 9

【输出样例】

max=12

特点:有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[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容量,且价值总和最大。

[思路]:这个问题非常类似于01背包,所不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑,与它相关的策略已并非取或不取两种,而是有取0件、取1件、取2件……。仍然按照解01背包时的思路,令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值。仍然可以按照每种物品不同的策略写出状态转移方程:

f[i][j] = max{f[i][j],f[i-1][j - k * c[i]] + k * w[i]}(0<=k*c[i]<=v)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar();
int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {
if(c == '-') f = -;
c = getchar();
}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int w[],c[],f[][],m,n;
int main() {
cin>>m>>n;
for(int i=; i<=n; ++i) {
cin>>w[i]>>c[i];
}
for(int i=; i<=n; ++i) {
for(int v=; v<=m; ++v) {
if(v<w[i]) {
f[i][v]=f[i-][v];
} else {
if(f[i-][v]>f[i][v-w[i]]+c[i]) {
f[i][v]=f[i-][v];
} else {
f[i][v]=f[i][v-w[i]]+c[i];
}
}
}
}
cout<<"max="<<f[n][m];
return ;
}

同上,和01背包一样开二维数组浪费空间

注意v要从前往后枚举,为什么?

 在01背包问题里面,我们逆序遍历V是为了保证f[i]始终是i-1物品推出的,从而保证每种物品只用一次。而完全背包问题里面我们就可以正序遍历,这样就可以在一次遍历f[V]中考虑第i种物品的所有拿法。至于为什么这样就能求出所有的,我会在明天做一个解释

解释开始:因为第i种物品一旦出现,原来没有第i种物品的情况下可能有一个最优解,现在第i种物品 出现了,而它的加入有可能得到更优解,所以之前的状态需要进行改变,故需要正序。

直接用一组例子来解释:
样例:


运行过程f数组内:

0

0  0 

0  0  0 

0  0  1  0

0  0  1  1  0

0  0  1  1  2  0

0  0  1  1  2  2  0

0  0  1  1  2  2  3  0

0  0  1  1  2  2  3  3  0

0  0  1  1  2  2  3  3  4  0

0  0  1  1  2  2  3  3  4  4  0

0  0  1  1  2  2  3  3  4  4  5  0

0  0  1  3  2  2  3  3  4  4  5  0

0  0  1  3  3  2  3  3  4  4  5  0

0  0  1  3  3  4  3  3  4  4  5  0

0  0  1  3  3  4  6  3  4  4  5  0

0  0  1  3  3  4  6  6  4  4  5  0

0  0  1  3  3  4  6  6  7  4  5  0

0  0  1  3  3  4  6  6  7  9  5  0

0  0  1  3  3  4  6  6  7  9  9  0

0  0  1  3  5  4  6  6  7  9  9  0

0  0  1  3  5  5  6  6  7  9  9  0

0  0  1  3  5  5  6  8  7  9  9  0

0  0  1  3  5  5  6  8  10  9  9  0

0  0  1  3  5  5  6  8  10  10  9  0

0  0  1  3  5  5  6  8  10  10  11  0

0  0  1  3  5  5  6  8  10  10  12  0

liuzitong大佬的解释:

背包容量为5

有1个物品,体积为2,价值为3(这么简单的例子不是因为我懒)

从5开始呢?

f[5]=f[5-2]+3;

f[4]=f[4-2]+3;

f[3]=f[3-2]+3;

f[2]=f[2-2]+3;

1和0不行

可以看出,从5到2,关系分别是

由3推5

由2推4

由1推3

由0推2

从一开始推出来的5开始没有被用过的再被利用

从1开始呢?

1和0不行

f[2]=f[2-2]+3;

f[3]=f[3-2]+3;

f[4]=f[4-2]+3;

f[5]=f[5-2]+3;

可以看出,从5到2,关系分别是

由0推2

由1推3

由2推4

由3推5

可以看出:

由0推出的2又在推4的时候用到了,这就实现了完全背包

最终答案就是12(wc写死我了,好多啊)

如有bug请评论指明。

优化代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar();
int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {
if(c == '-') f = -;
c = getchar();
}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int w[],c[],f[],m,n;
int main() {
cin>>m>>n;
for(int i=; i<=n; ++i) {
cin>>w[i]>>c[i];
}
for(int i=; i<=n; ++i) {
for(int v=w[i]; v<=m; ++v) {//注意v从w[i]开始枚举也可从1开始枚举
if(f[v-w[i]]+c[i]>f[v])
f[v]=f[v-w[i]]+c[i];
}
}
cout<<"max="<<f[m];
return ;
}

问题三:多重背包

【题目描述】

为了庆贺班级在校运动会上取得全校第一名成绩,班主任决定开一场庆功会,为此拨款购买奖品犒劳运动员。期望拨款金额能购买最大价值的奖品,可以补充他们的精力和体力。

【输入】

第一行二个数n(n≤500),m(m≤6000),其中n代表希望购买的奖品的种数,m表示拨款金额。

接下来n行,每行3个数,v、w、s,分别表示第I种奖品的价格、价值(价格与价值是不同的概念)和能购买的最大数量(买0件到s件均可),其中v≤100,w≤1000,s≤10。

【输出】

一行:一个数,表示此次购买能获得的最大的价值(注意!不是价格)。

【输入样例】


【输出样例】


特点:有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[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容量,且价值总和最大。

转化为01背包问题:

朴素方法:把第i种物品换成n[i]件01背包中的物品,则得到了物品数为Σn[i]的01背包问题,直接求解,复杂度是O(V*Σn[i])。 Σ表示把n[i]加起来,就是说两层循环的复杂度

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar();
int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {
if(c == '-') f = -;
c = getchar();
}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int v[],w[],s[],f[],n,m;
int main() {
cin>>n>>m;
for(int i=; i<=n; ++i) {
cin>>v[i]>>w[i]>>s[i];
}
for(int i=; i<=n; ++i) {//枚举i
for(int j=m; j>=; j--) {//枚举空间(容量)
for(int k=; k<=s[i]; ++k) {//枚举选的数量
if(j-k*v[i]<)
break;//装不下了就退出
else {
f[j]=max(f[j],f[j-k*v[i]]+k*w[i]);
}
}
}
}
cout<<f[m];
return ;
}

优化版:

利用二进制拆分。复杂度O(VΣlog n[i])

考虑二进制的思想,我们考虑把第i种物品换成若干件物品,使得原问题中第i种物品可取的每种策略——取0..n[i]件——均能等价于取若干件代换以后的物品。另外,取超过n[i]件的策略必不能出现。方法是:将第i种物品分成若干件物品,其中每件物品有一个系数,这件物品的费用和价值均是原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。(来自一本通)

拆分过程:

cin>>x>>y>>z;
while(z>=sum) { //sum是指数
v[++len]=x*sum;
w[len]=y*sum;
z-=sum;
sum*=;
}
v[++len]=x*z;
w[len]=y*z;

完整代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar();
int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {
if(c == '-') f = -;
c = getchar();
}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int v[],w[],s[],f[],n,m;
int main() {
cin>>n>>m;
int len=;
for(int i=; i<=n; ++i) {
int x,y,z;
int sum=;
/*x是价格,y是价值,z是数量*/
cin>>x>>y>>z;
while(z>=sum) { //sum是指数
v[++len]=x*sum;
w[len]=y*sum;
z-=sum;
sum*=;
}
v[++len]=x*z;
w[len]=y*z;
}
for(int i=; i<=len; ++i) {
for(int j=m; j>=v[i]; j--) {
f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
}
}
cout<<f[m];
return ;
}

问题四:分组背包

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c[i],价值是w[i]。这些物品被划分为若干组,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。

思路

这个问题变成了每组物品有若干种策略:是选择本组的某一件,还是一件都不选。也就是说设f[v]表示前k组物品花费费用v能取得的最大价值

for 所有的组k
for v=V..
for 所有的i属于组k
      f[v]=max{f[v],f[v-w[i]]+c[i]}

注意这里的三层循环的顺序,“for v=V..0”这一层循环必须在“for 所有的i属于组k”之外。这样才能保证每一组内的物品最多只有一个会被添加到背包中。

题目

P1757 通天之分组背包

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
#include<cstring>
#define ll long long int
#define MAXN 1005
using namespace std;
const int maxn=;
const int minn=-;
inline int read() {
char c = getchar(); int x = , f = ;
while(c < '' || c > '') {if(c == '-') f = -; c = getchar();}
while(c >= '' && c <= '') x = x * + c - '', c = getchar();
return x * f;
}
int a[MAXN][MAXN],f[MAXN],c[MAXN],w[MAXN],sum[MAXN];
int main()
{
int n,m;
cin>>m>>n;
int zu=;
for(int i=;i<=n;++i)
{
int p;
cin>>w[i]>>c[i]>>p;
sum[p]++;
zu=max(zu,p);
a[p][sum[p]]=i;
}
for(int i=;i<=zu;++i)
{
for(int j=m;j>=;--j)
{
for(int k=;k<=sum[i];++k)
{
if(j>=w[a[i][k]])
f[j]=max(f[j],f[j-w[a[i][k]]]+c[a[i][k]]);
}
}
}
// cout<<f[m];
int ans=f[m];
cout<<ans;//ac
return ;
}

问题五:有依赖的背包问题

例题:

 

思路:

这类问题是01背包的变形。所有的物品分为两类,一类是主件,另一类是附件,每一个附件都有它的主件,选取它的主件之后才能选取附件。

详见:我的另一篇博客 

【dp】 背包问题的更多相关文章

  1. POJ 1417 True Liars(种类并查集+dp背包问题)

    题目大意: 一共有p1+p2个人,分成两组,一组p1,一组p2.给出N个条件,格式如下: x y yes表示x和y分到同一组,即同是好人或者同是坏人. x y no表示x和y分到不同组,一个为好人,一 ...

  2. HDU 1561 树形DP背包问题

    这是自己第一道背包上树形结构问题,不是很理解这个概念的可以先看看背包九讲 自己第一次做,看了一下别人的思路,结合着对简单背包问题的求解方式自己一次AC了还是有点小激动的 题目大意是: 攻克m个城市,每 ...

  3. DP背包问题小总结

    DP的背包问题可谓是最基础的DP了,分为01背包,完全背包,多重背包 01背包 装与不装是一个问题 01背包基本模型,背包的总体积为v,总共有n件物体,每件物品的体积为v[i],价值为w[i],每件物 ...

  4. DP背包问题学习笔记及系列练习题

    01 背包: 01背包:在M件物品中取出若干件物品放到背包中,每件物品对应的体积v1,v2,v3,....对应的价值为w1,w2,w3,,,,,每件物品最多拿一件. 和很多DP题一样,对于每一个物品, ...

  5. HDU 3127 WHUgirls dp背包问题

    WHUgirls Time Limit: 3000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total ...

  6. 记忆搜索与动态规划——DP背包问题

    题目描述 01背包问题 有n个重量和价值分别为\(w_i,v_i\)的物品.从这些物品中挑选出总重量不超过W的物品,求所有挑选方案中价值中总和的最大值. 限制条件 1 <= n <= 10 ...

  7. dp背包问题

    0-1背包 1.问题定义: 给定n种物品和背包.物品i的重量是wi,价值是vi,每种物品只有一个,背包容量为C.问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品总值最大. 2.算法思路: 选择装入 ...

  8. [poj 1947]树dp+背包问题

    题目链接:http://poj.org/problem?id=1947 看了很多题解都是直接一遍dfs就搞定的方法,但是我实在是没看懂那个转移方程.最后在茫茫博客中终于发现了一个有逻辑的方法,但是复杂 ...

  9. URAL 1108 简单的树形dp背包问题

    题目大意: 一颗苹果树上,每条边都对应了一个权值,最后留下包括root : 1在的含有 m 条边的子树 , 希望留下的子树中权值之和最大 这里保留m条边,我们可以看作是保留了 m + 1 个点 令dp ...

  10. 动态规划(DP)基础

    DP基础 简单dp 背包问题 记忆化搜索 简单dp 数字三角形 给一个数字构成的三角形,求从顶端走到底部的一条路径,使得路径上的和最大(或者最小). 1 2 3 6 5 4 Example_1 7 3 ...

随机推荐

  1. function string类型的参数传递

    1.错误案例: Index:1 Uncaught ReferenceError: 系统管理 is not defined at HTMLAnchorElement.onclick (Index:1) ...

  2. HTML5之webSocket使用

    webSocket是什么 webSocket是HTML5新出的一种协议,底层是基于TCP/IP协议的.跟http没有关系,只是复用了http握手通道,用来升级协议. webSocket的作用 轮询:客 ...

  3. fullpage 全屏插件

     fullpage 全屏插件 全屏滚动效果,原生js也很好实现,主要是用 mousewheel 鼠标滚轮滚动事件, 来判断上滚动还是下滚动,之后设置每次滚动的高度为屏幕的高度即可.但是,虽然效果简单, ...

  4. Android中的线程池

    在Android中,主线程不能执行耗时的操作,否则可能会导致ANR.那么,耗时操作应该在其它线程中执行.线程的创建和销毁都会有性能开销,创建过多的线程也会由于互相抢占系统资源而导致阻塞的现象.这个时候 ...

  5. Jar 初步

    前言 jar 是 java 文件中一种文件格式,用于将 .java 文件编译的字节码文件打包成 jar. 给 Java 应用打包 1. 新建一个 java 源文件 package cn.szxy; p ...

  6. 关于Android Studio 代理

    1.需要代理 首次使用Android Studio需 推荐代理 大连东软信息学院镜像服务器地址: - http://mirrors.neusoft.edu.cn 端口:80 2.不需要代理 检查更新, ...

  7. LVM 磁盘分区扩容

    前提:将磁盘中未分区磁盘进行分区操作 https://www.cnblogs.com/guoxiangyue/p/10033367.html 然后进行vg扩容 pvcreate /dev/sdc lv ...

  8. Jenkins + Ansible + Gitlab之gitlab篇

    前言 持续交付 版本控制器:Gitlab.GitHub 持续集成工具:jenkins 部署工具:ansible  课程安排 Gitlab搭建与流程使用 Ansible环境配置与Playbook编写规范 ...

  9. EntityFramework 6.x和EntityFramework Core关系映射中导航属性必须是public?

    前言 不知我们是否思考过一个问题,在关系映射中对于导航属性的访问修饰符是否一定必须为public呢?如果从未想过这个问题,那么我们接下来来探讨这个问题. EF 6.x和EF Core 何种情况下必须配 ...

  10. jmeter学习记录--05--Beanshell2

    学习beanshell时有不少的例子.遇到不少问题.在此记录下. 测试实例列表 A1:使用Beanshell请求作为测试请求 一个打包的Jar包,直接对其内的方法进行测试. 第一步:将接口jar包要放 ...