背包问题主要是指一个给定容量的背包、若干具有一定价值和重量的物品,如何选择物品放入背包使物品的价值最大。其中又分01背包和无限背包,这里主要讨论01背包,即每个物品最多放一个。而无限背包可以转化为01背包。
先说一下算法的主要思想,利用动态规划来解决。每次遍历到的第i个物品,根据w[i]和v[i]来确定是否需要将该物品放入背包中。即对于给定的n个物品,设v[i]、w[i]分别为第i个物品的价值和重量,C为背包的容量。再令v[i][j]表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的最大价值。则我们有下面的结果:
(1),v[i][0]=v[0][j]=0;
(2),v[i][j]=v[i-1][j] 当w[i]>j
(3),v[i][j]=max{v[i-1][j],v[i-1][j-w[i]]+v[i]} 当j>=w[i]
好的,我们的算法就是基于此三个结论式。
一、01背包:
1、二维数组法
public class sf { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[] weight = {3,5,2,6,4}; //物品重量 int[] val = {4,4,3,5,3}; //物品价值 int m = 12; //背包容量 int n = val.length; //物品个数 int[][] f = new int[n+1][m+1]; //f[i][j]表示前i个物品能装入容量为j的背包中的最大价值 int[][] path = new int[n+1][m+1]; //初始化第一列和第一行 for(int i=0;i<f.length;i++){ f[i][0] = 0; } for(int i=0;i<f[0].length;i++){ f[0][i] = 0; } //通过公式迭代计算 for(int i=1;i<f.length;i++){ for(int j=1;j<f[0].length;j++){ if(weight[i-1]>j) f[i][j] = f[i-1][j]; else{ if(f[i-1][j]<f[i-1][j-weight[i-1]]+val[i-1]){ f[i][j] = f[i-1][j-weight[i-1]]+val[i-1]; path[i][j] = 1; }else{ f[i][j] = f[i-1][j]; } //f[i][j] = Math.max(f[i-1][j], f[i-1][j-weight[i-1]]+val[i-1]); } } } for(int i=0;i<f.length;i++){ for(int j=0;j<f[0].length;j++){ System.out.print(f[i][j]+" "); } System.out.println(); } int i=f.length-1; int j=f[0].length-1; while(i>0&&j>0){ if(path[i][j] == 1){ System.out.print("第"+i+"个物品装入 "); j -= weight[i-1]; } i--; } } }
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