动态规划 0-1背包问题

问题描述:

给定N种物品和一个背包。物品i的重量是Wi,其价值位Vi ,背包的容量为C。问应该如何选择装入背包的物品,使得转入背包的物品的总价值为最大??

在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包。不能讲物品i装入多次,也不能只装入物品的一部分。因此,该问题被称为0-1背包问题。 

 

问题分析:令V(i,j)表示在前i(1<=i<=n)个物品中能够装入容量为就j(1<=j<=C)的背包中的物品的最大价值,则可以得到如下的动态规划函数:

(1)   V(i,0)=V(0,j)=0 

(2)   V(i,j)=V(i-1,j)  j<wi  如果第i个物品的重量大于背包的容量,则装人前i个物品得到的最大价值和装入前i-1个物品得到的最大价是相同的,即物品i不能装入背包

       V(i,j)=max{V(i-1,j) ,V(i-1,j-wi)+vi) } j>wi 如果第i个物品的重量小于背包的容量,则会有一下两种情况:(a)如果把第i个物品装入背包,则背包物品的价值等于第i-1个物品装入容量位j-wi 的背包中的价值加上第i个物品的价值vi; (b)如果第i个物品没有装入背包,则背包中物品价值就等于把前i-1个物品装入容量为j的背包中所取得的价值。显然,取二者中价值最大的作为把前i个物品装入容量为j的背包中的最优解。

代码:

#include <iostream>

using namespace std;
int findMaxValue(int weight[],int value[],int n,int m){
    int res;
    int a[n+1][m+1];
    for(int i=0;i<m+1;i++)
        a[0][i] =0;
    for(int i=0;i<n+1;i++)
        a[i][0] = 0;
    for(int i=1;i<n+1;i++){
        for(int j=1;j<m+1;j++){
            if(j<weight[i-1])
                a[i][j] = a[i-1][j];
            else
                a[i][j] = max(a[i-1][j-weight[i-1]]+value[i-1],a[i-1][j]);
        }
    }
    return a[n][m];
}
int main()
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    int weight[n];
    int value[n];
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>weight[i]>>value[i];
    cout<<findMaxValue(weight,value,n,m);
    return 0;
}


    原文作者:动态规划
    原文地址: https://blog.csdn.net/u013994536/article/details/52200753
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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