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背包问题详解(01背包,完全背包,多重背包,分组背包

一、01背包问题 有 N 件物品和一个容量是 V的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 vi,价值是 wi。...m] = 0; 考虑0件物品,总体积不超过0~m的最大价值 // 由于此时一件物品都没有所以最大价值都0 // 由于之前在前面已经在全局变量中初始化过,所以此处不用再初始化 由上图,我们可以清楚的知道01...循环遍历: 在01背包问题中,每个物品只能放一次进背包。...二进制优化方法: 简而言之,就是先把同类的物品拆分成不同的组,拆分完一类物品后,再去拆下一个,将所有物品都拆分好后,就将多重背包问题转化为了01背包问题。...01背包问题的基础之上,多了一个在每个组中选出最优的那个物品(或者不选)。

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动态规划-背包问题(01背包、完全背包、多重背包)

背包问题 0/1背包 原理 输出方案 例题HDU-2602 空间优化-滚动数组 完全背包 转换为0/1背包 二维 一维 例题HDU-2159 多重背包 转换为0/1背包 二进制拆分优化 例题HDU...-2844 单调队列优化 混合背包 背包问题:有多个重量不同、价值不同的物品,以及一个容量有限的背包,选择一些物品装入背包,求最大总价值。...背包问题无法用贪心求最优解,是典型的动态规划问题。背包问题还可以分成3种:① 0-1背包、② 完全背包、③ 多重背包。...区别 0/1背包 每种物品是一件 完全背包 每种物品是无限件 多重背包 每种物品是有限件 0/1背包 ---- 0/1背包顾名思义就是0和1两种状态,即每个物品装入和不装入背包这两种状态,如果不懂dp...完全背包 ---- 完全背包与0/1背包不同就是每种物品可以多次/无限选择,而0/1背包的每种物品至多只能选择一次。

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01背包(dp)

问题描述: 有n 个物品,它们有各自的重量和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?...解决这个题有两种方法,和其它的动态规划问题一样 数组w[]为物品的重量,v[]为物品的价值 一种是递归的思想,从后向前考虑,背包决定是否放一个物品是根据两个值的大小判断(一个值是背包没有放入这个物品的价值...,另一个值是背包放入这个物品,另外背包容量减少物品重量的价值),去两个值中的最大值,递归结束条件是物品放完或者是背包容量小于等于0。...dp 接下来就是动态规划的思想,动态规划是从前往后想 求这个背包问题首先要画一个表 横轴是容量,纵轴是物品id 求解问题的过程就是维护这个表的过程,求解的值,就是最后一个空格的值 首先对于第0号物品...对于(3,1)这个位置,背包容量为3,可以1,0两个物品都放,或者保持(2,1),结果两个都放是最大值。

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背包问题详解:01背包、完全背包、多重背包「建议收藏」

01背包问题: 01背包问题描述:有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品,它们的重量分别是2,2,6,5,4,它们的价值分别是6,3,5,4,6,每件物品数量只有一个,现在给你个承重为10的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和...完全背包问题与01背包问题的区别在于每一件物品的数量都有无限个,而01背包每件物品数量只有一个。 问题解法其实和01背包问题一样,只是初始化的值和递推公式需要稍微变化一下。...多重背包01背包、完全背包的区别:多重背包中每个物品的个数都是给定的,可能不是一个,绝对不是无限个。...,01背包中允许放入的物品有重复,即01背包中如果考虑要放入的物品的重量和价格相同,不影响最终的结果,因为我们可以考虑把多重背包问题中限制数目的物品拆分成单独的一件件物品,作为01背包问题考虑。...问题解法和01背包一致,这里不再列举出动态规划的表格了。

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LindCode 92 · 背包问题----01背包问题

超时 结束条件:枚举到第一个物品时 返回值:返回枚举到当前物品时的最满状态 本级递归做什么:计算当前物品放与不放入背包的结果,选择两个结果中最满的一种状态 与背包问题||的思路很类似,这里就是把塞入物品的大小等同于它的价值...= cache.end()) return cache[{obj, cap}]; //下面计算当前对应第i个物品背包容量为j下,求解背包最满状态 //选 int sel = 0; //看能不能放的下...}]=Cap; //超过当前背包容量 if (cap < 0) return cache[{obj, cap}]=Cap - cap - Size[obj - 1]; //所有物品放入背包后...{ //当前物品不放入背包 int unsel = dp[i - 1][j]; //选择当前物品----前提是背包剩余容量能够放下这件物品 int sel = j...{ //当前物品不放入背包 int unsel = dp[(i - 1)&1][j]; //选择当前物品----前提是背包剩余容量能够放下这件物品 int sel

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背包问题九讲笔记_01背包

摘自Tianyi Cui童鞋的《背包问题九讲》,稍作修改,方便理解。 01背包问题描述 已知:有一个容量为V的背包和N件物品,第i件物品的重量是weight[i],收益是cost[i]。...基本思路 01背包的特点:每种物品只有一件,可以选择放或者不放 子问题定义状态 f[i][v] : 前i件物品放到一个容量为v的背包中可以获得最大价值 状态转移方程 f[i][v] = max(f[i...即,对于01背包,按照增序枚举背包容量是不对的。...这里我们首先给出01背包的二维状态转移方程 f[i][v] = max(f[i - 1][v],f[i - 1][v - weight[i]] + cost[i]) 对于状态f[i][v],它来自两种策略...另外,别的类型的背包问题往往也可以转换成01 背包问题求解。故一定要仔细体会上面基本思路的得出方法,状态转移方程的意义,以及空间复杂度怎样被优化。

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动态规划之背包问题——01背包

算法分析之栈和队列算法(Java)——栈、队列、堆 8 贪心算法 算法分析之贪心算法 9 回溯 Java实现回溯算法入门(排列+组合+子集)Java实现回溯算法进阶(搜索) 10 二分查找 算法(Java...)——二分法查找 11 双指针、滑动窗口 算法(Java)——双指针算法分析之滑动窗口类问题 文章目录 一、01背包问题 二、二维dp数组解决01背包问题 1....而完全背包又是也是01背包稍作变化而来,即:完全背包的物品数量是无限的。所以背包问题的基础就是01背包问题。完全背包问题请参考 动态规划之背包问题——完全背包。...背包应用类的题目,需要我们拆解题目,然后套入01背包的场景。...dp[0] = 1,理论上也很好解释,装满容量为0的背包,有1种方法,就是装0件物品。 4.确定遍历顺序 同上,先遍历物品,然后倒序遍历背包

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01背包问题(二)

01背包的时间复杂度很难再降低了,但空间复杂度还能进行优化,可以把数组从二维降到一维。 ? 如上图所示,01背包的两重for循环是无法降低了, 但是空间复杂度是O(MN)却是可以降成O(N)的。...如下所示 for (int i = 1; i <= N; ++i) { // i循环物品数量 for (int j = V; j >= v[i]; --j) { // j循环背包容量...// 这里要j >= v[i] 也就是背包容量j要大于该物品所需容量 if (j >= v[i]) // 这种题,一点小失误都会导致失败,这里要加=...当背包容量为j时,已经放入了i件物品,最大价值为d[j] 当第i件物品比背包容量还大时,d[j]=d[j]; 当第i件物品比背包容量小时,就要判断两种情况: 不放的话,和上式相同。...放的话,背包容量-第i件物品的质量再去装前i-1件物品,所得得最大价值加上第i件物品的价值,两者较大值即为最优解。d[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i])

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01背包问题(一)

www.bilibili.com/video/av36136952 思路 根据动态规划解题步骤(问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成)找出01...背包问题的最优解以及解组成,然后编写代码实现; 动态规划与分治法类似,都是把大问题拆分成小问题,通过寻找大问题与小问题的递推关系,解决一个个小问题,最终达到解决原问题的效果。...过程 把背包问题抽象化,每件物品我们可以选、不选,两种情况。怎么确定选与不选?在此问题中,判断选了的当前物品选了的价值大,还是不选的价值大。 但上面所说的有前提:背包能装下当前的物品。...所以情况如下:(j表示当前背包容量,V(i,j)是当前背包容量 j,前 i 个物品最佳组合对应的价值;) 背包容量小于当前物品价值,那么当前价值 = 上一件物品价值。...; } for (int i = 1; i <= N; ++i) { // i循环物品数量 for (int j = 1; j <= V; ++j) { // j循环背包容量

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01背包问题详解

# 01背包问题详解 问题描述: 提示 给定 n 件物品,物品的重量为 w[i],物品的价值为 c[i]。...输入: 4 4 1 1500 4 3000 3 2000 1 2000 输出: 4000 解释:输入的第一行n,W分别代表接下来有n组输入数据,背包的总容量为W;在接下来的n行中,每一行2个数字...背包问题是一类经典的动态规划题目,01背包问题是其中最为基础的一个。本文结合多个题解,给出01背包问题的直观解释,以及多种求解方法的代码实现。...# 01背包问题的另一种风格描述 假设你是一个小偷,背着一个可装下4磅东西的背包,你可以偷窃的物品如下: 为了让偷窃的商品价值最高,你该选择哪些商品?...每个物品只能使用一次(01背包特点) 依然用上文的3个物品为例,物品的重量weight[]={1,3,1},对应的价值为value[]={15,30,20},现挑选物品放入背包中,假定背包的最大重量W=

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01背包精讲

背包能承受能承受的最大载重量不超过W。背包问题就是找到一个物品子集s‘属于s,使得maxEwi<=W。所谓01背包就是物品要么整个地选取,要么不取。...前提大家要先明确一件事,01背包算法精髓就是扫,假设背包容量为w,物品个数为n,那么可以假定的认为一个二维数组,行为第几个物品,第一行为第一个物品,第二行为第二个 物品,第n行为第n个物品。...12 22 22 22 3 0 10 12 22 30 32 4 0 10 15 25 30 37 解析: 1.第1个[2,12]物品,背包容量为1时,2>1它进不了背包,背包容量为2时,刚好够物品容量则进入背包...,所以背包容量最大价值为12;背包容量为3,4,5时1号物品都可以进入背包,所以价值均为12。...,所以都放 3.第3个[3,20]物品,背包容量为1,2时,w[3]均大于背包容量,所以不放,承接前一物品背包容量1,2的价值;当背包容量为3的时候,此时c[3-1][0]+20(放),小于放置物品1,2

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