动态规划初步-完全背包问题
来源:互联网 发布:软件开发的就业前景 编辑:程序博客网 时间:2024/05/23 15:19
问题描述:
有n种重量和价值分别为wi,vi的物品。从这些物品中挑选总重量不超过m的物品,求出挑选物品价值总和的最大值。在这里,每种物品可以挑选任意多件。
限制条件:
1<=n<=100
1<=wi,vi<=100
1<=w<=10000
思路分析:
与之前的01背包问题相似(01背包问题链接),只是这里每件物品可供挑选的数量不限,因此首先想到的就是,在先前01背包问题的基础上,对第i件物品的数量进行讨论。
即:dp[i][j]=max{dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i] | k>=0}
这里的k为第i件物品的件数,即分别讨论拿0,1,2,3……件i物品,取其中的最大值作为dp[i][j]的值。
代码实现上很容易想到加一层for循环。
int DP(){ for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { for(int k=0;k*w[i]<=j;k++) { dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i]); } } } return dp[n][m];}
可是这样的程序构成了3层循环,最内层循环的最坏情况可能从0循环至m,所以这个算法的时间复杂度为O(n*m^2)。这样并不够好。
注意到dp[i][j]中计算k个的情况与在dp[i][j-w[i]]中计算k-1个一样,也就是进行了很多重复计算,从这个角度去寻找优化的方法。
dp[i][j]=max{dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i] | k>=0}
=max(dp[i-1][j],max{dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i] | k>=1})
=max(dp[i-1][j],max{dp[i-1][j-w[i]-k*w[i]]+k*v[i] | k>=0})//此处与第一行结构相同
=max(dp[i-1][j],dp[i][j-w[i]])
这样一来就不需要关于k的for循环了,便可以用O(n*m)时间解决问题。
代码实现:
#include"cstdio"#include"algorithm"using namespace std;int n,m;int w[105],v[105];int dp[105][10005]={0};int DP(){ for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { /* for(int k=0;k*w[i]<=j;k++) { dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i]); } */ if(j<w[i]) dp[i][j]=dp[i-1][j]; else dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-w[i]]+v[i]); } } return dp[n][m];}int main(){ scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d%d",&w[i],&v[i]); printf("%d\n",DP()); return 0;}/*测试样例:3 73 44 52 3*/
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