我是靠谱客的博主 迅速棒棒糖,这篇文章主要介绍完全背包问题(以及01背包优化)完全背包优化前完全背包优化后  与  01背包一维状态,现在分享给大家,希望可以做个参考。

完全背包优化前

      「完全背包」区别于「01背包」问题的地方是在:完全背包中每一件物品都可以重复使用,而「01背包」每一件物品只可以使用一次;

        所以在做完全背包问题的时候,唯一不同的地方就是,判断最大价值的时候,多了一重循环——容纳第i个物品 k 次,且总体积不超过背包。(但是三重循环,1000就寄了,下面附上代码)

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1e4 + 5, M = 1e7 + 5;
typedef long long LL;
int n, m;
int v[N], w[N];
LL f[M];
int main() {
cin >> m >> n;
for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
//01背包问题
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = 0; j <= m; j++)
for(int k = 1; k * v[i] <= j; k++)
f[j] = max(f[j], f[j - k * v[i]] + k * w[i]);
cout << f[m] << endl;
return 0;
}

完全背包优化后  与  01背包一维状态

列举内部关系(完全背包):

f[i , j ] = max( f[ i - 1, j ] , f[ i - 1 , j - v ] + w ,   f[ i - 1 , j - 2 * v ] + 2 * w  , f[ i - 1,j - 3 * v ] + 3 * w , .....)
f[i , j - v] = max(            f[ i - 1,j - v]   ,  f[ i - 1 , j - 2 * v ] + w , f[ i - 1 , j - 3 * v ] + 2 * w , .....)
由上两式,可得出如下递推关系: 
                        f[ i ][ j ] = max(f[ i , j - v ] + w , f[ i - 1 ][ j ]) 

注意:j 要从 v[ i ] 开始(这也是其区别与01背包问题的地方)

 j从v[ i ] 开始递增,还是从 m 开始递减是一个很重要的问题:

完全背包:

如果 j 从 v[ i ] 开始递增到 m:(完全背包问题)

     f[ v[ i ] ] =max( f[ 0 ] + w[ i ], f[ v [ i ] ] );

                 ...

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

注意:这种 j 每加 1, 当前f[ j ] 表示的是上一个的最大值,再加上一个 w[ i ],

到最后,结果就是加了 (m - v[ i ])/   v[ i ]  个w[ i ]; 

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1e4 + 5, M = 1e7 + 5;
typedef long long LL;
int n, m;
int v[N], w[N];
LL f[M];
int main() {
cin >> m >> n;
for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
//完全背包问题
for(int i = 1; i <= n; i++)
//从 v[i]往后枚举的话, 与从m往前枚举到v[i],最大的不同是f[j-v[i] 是0 还是有值!
for(int j = v[i]; j <= m; j++)
//枚举顺序不同
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
cout << f[m] << endl;
return 0;
}

01背包一维状态:

如果 j 从 m 开始递减到v[ i ]的话:(01背包问题 一维)

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

             ...

   f[ v [ i ] ] = max( f[ 0 ] + w[ i ], f[ v [ i ] ] )

注意:这种每次都是前一个 + w[ i ] , 所以不会出现重复累加w[ i ],其最终结果就是01背包问题的答案;

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1e4 + 5, M = 1e7 + 5;
typedef long long LL;
int n, m;
int v[N], w[N];
LL f[M];
int main() {
cin >> m >> n;
for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];
//01背包问题
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = m; j >= v[i]; j--)
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
cout << f[m] << endl;
return 0;
}

最后

以上就是迅速棒棒糖最近收集整理的关于完全背包问题(以及01背包优化)完全背包优化前完全背包优化后  与  01背包一维状态的全部内容,更多相关完全背包问题(以及01背包优化)完全背包优化前完全背包优化后 内容请搜索靠谱客的其他文章。

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