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动静布局之 01 背包问题,c++ 实现
问题形容
01 背包问题
问题剖析
- 动静布局法分析:1. 划分子问题,2. 得出子问题的递推公式,3. 填表
-
划分子问题
- 用数组 Vn 存储价值和分量关系,行示意物体,列示意分量
- 第 0 行和第 0 列设置为 0,没有物体的时候价值没 0,分量为 0 的时候物体无论多少价值也为 0
- 如果第 i 个物体分量小于以后总重量 j,则取前 i - 1 和第 i 个物体组合的最优值,否则该物体不能够放进背包,取前 i - 1 个物体的最优价值(例如装入以后物体,则残余分量用来装后面残余物体的最优装法失去以后最优价值,得出 max{V(i-1, j), V(i-1, j-wi)+vi };不装入以后物体,则以目前分量装后面所有物体的最优法),得出 V(i-1, j)。
-
递推公式
- 不装入背包时:V(i-1, j) j < wi
- 装入背包时:max{V(i-1, j), V(i-1, j-wi)+vi } j >= wi
- V(i-1, j-wi)+vi 示意用以后值和子问题的解联合,取最优
- 填表
算法实现
#include<iostream>
using namespace std;
struct Node {
int value;
int weight;
};
// 物体,长度
void packageHander(Node arr[], int n, int c) {int V[n][c+1], i;
// 第 0 行和第 0 列设置为 0,没有物体的时候价值没 0,分量 3 为 0 的时候物体无论多少价值也为 0
for (i = 0; i < n; i++) {V[i][0] = 0;
}
for (i = 0; i <= c; i++) {V[0][i] = 0;
}
for (i = 1; i < n; i++) {
// 分量从 1 到 c
for (int j = 1; j <= c; j++) {
// 分量小于目前总量
// 如果第 i 个物体分量小于以后总重量 j,则取前 i - 1 和第 i 个物体组合的最优值,否则该物体不能够放进背包,取前 i - 1 个物体的最优价值
if (arr[i-1].weight <= j) {V[i][j] = max(V[i-1][j], V[i-1][j-arr[i-1].weight]+arr[i-1].value);
} else {V[i][j] = V[i-1][j];
}
}
}
for (i = 0; i <= c; i++) {cout<<i<<"\t";}
cout<<endl;
for (i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j <= c; j++) {cout<<V[i][j]<<"\t";
}
cout<<endl;
}
int j = 0;
// 如果以后值比前一个值大,阐明被取了,就取以后值,而后减去分量,分量作为列
for (i=n, j=c; i>0; i--) {if (V[i][j] > V[i-1][j]) {x[i-1] = 1;
j = j - arr[i-1].weight;
} else {x[i-1] = 0;
}
}
cout<<"选取计划为";
for (i = 0; i<n-1; i++) {cout<<x[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}
int main() {
int n = 6;
Node a[n];
a[0].value = 6;
a[0].weight = 2;
a[1].value = 3;
a[1].weight = 2;
a[2].value = 5;
a[2].weight = 6;
a[3].value = 4;
a[3].weight = 5;
a[4].value = 6;
a[4].weight = 4;
for (int i = 0; i < n-1; i++) {cout<<"val"<<a[i].value<<"weight"<<a[i].weight<<endl;
}
packageHander(a, n, 10);
return 0;
}
后果如下
正文完