动态规划-背包问题(状态转换)
来源:互联网 发布:炫浪网络在线阅读手机 编辑:程序博客网 时间:2024/06/12 23:28
动态规划算法最经典的例子,背包问题浅述:
背包问题状态转换方程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ), f[i-1,j] }
f[i,j]表示在前i件物品中选择若干件放在承重为 j 的背包中,可以取得的最大价值。
Pi表示第i件物品的价值。
决策:为了背包中物品总价值最大化,第 i件物品应该放入背包中吗 ?
题目描述:
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,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?
思路:当向背包中加入第i个物品时,当背包的剩余重量不足以再加入物品时,此时背包的价值等于加入i-1时的价值;当足以加入第i个物品时,背包价值等于在第i-1个物品的基础上,重量减去第i个物品的重量,同时价值加上第i个物品的价值。
动态规划和分治法的区别:
分治法、动态规划都是将大问题转化为小问题,而分治法是将大问题转化为子问题,然后迭代或递归完成问题,动态规划是转化为前一个数级的问题,然后做逻辑处理完成问题。
定义V(i,j):当前背包容量 j,前 i 个物品最佳组合对应的价值;
其中V(i-1,j)表示不装,V(i-1,j-w(i))+v(i) 表示装了第i个商品,背包容量减少w(i)但价值增加了v(i);
由此可以得出递推关系式:
1) j<w(i) V(i,j)=V(i-1,j) 2) j>=w(i) V(i,j)=max{ V(i-1,j),V(i-1,j-w(i))+v(i) }
可以根据上述转换方程计算表格的value做检验。
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