动态规划完全背包问题-java

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了动态规划完全背包问题-java。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

完全背包问题跟01背包问题思路大致一样,只不过对于物品的拿取次数不在限制,我们只需要考虑这点即可。

文章目录

前言

一、什么是完全背包问题?

二、问题模拟

1.样例数据

2.算法思路

三、代码如下

1.代码如下(示例):

2.读入数

3.代码运行结果

总结


前言

完全背包问题跟01背包问题思路大致一样,只不过对于物品的拿取次数不在限制,我们只需要考虑这点即可。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、什么是完全背包问题?

有n种物品和一个bag大小的背包容量,每种物品都有无限件可以使用,每个物品都有体积v和价值w,求解背包所能容纳的最大价值是多少?

二、问题模拟

1.样例数据

假设我们还有有4种物品和一个容量为5的背包,这四种物品对应的体积和价值分别为:

  • 物品一:体积是1,价值是2
  • 物品二:体积是2,价值是4
  • 物品三:体积是3,价值是4
  • 物品三:体积是4,价值是5

2.算法思路

数组v[i]表示第i种物品的体积,w[i]表示第i种物品的价值。

我们引入dp状态数组,行数i表示第几种物品,列数j表示背包的容量j,dp[i][j] 表示在当前背包容量j下 选取第i种物品后所能容纳的最大价值。

dp[i][j]的计算可以通过以下的推算进行:

  • 选取0个第i种物品即不选取新物品,即对应
  • 选取1个第i种物品,完全背包问题java代码,动态规划,算法,java
  • 选取2个第i种物品,完全背包问题java代码,动态规划,算法,java

上述过程不会无限增加,因为我们有背包容量j,那么我们就可以得到一个极限条件,假设当前背包容量j下最多可得到t个物品,

那么完全背包的状态就是我们在不拿新物品、拿1件新物品、拿2件新物品等等直到最多拿k件新物品中比较得到的最大值即为dp[i][j]的值 

完全背包问题java代码,动态规划,算法,java

那么我们就可以得到dp数组的递推代码:

        //第几种物品
        for(int i = 1;i <= n;i++){
            //背包容量
            for(int j = 1;j <= bag;j++){
                //表示在当前背包容量j下最多再放t个第i种物品
                int t = j / v[i];
                for(int k = 0;k <= t;k++){
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*v[i]] + w[i] * k);
                }
            }
        }

3.代码优化

我们 通过观察可以发现,其实k循环可以舍弃掉,完全背包问题dp[i][j]我们可以通过每次累加v[i],当j < v[i],我们相当于没加取上一个物品的最佳状态,dp[i][j] = dp[i-1][j]。当j >= v[i],那我们就取当前第i个物品然后背包容量j-v[j]时的最大价值+w[i],dp = max{dp[i-1][j],dp[i][j-v[i]]+w[i]}

 

        //第几种物品
        for(int i = 1;i <= n;i++){
            //背包容量
            for(int j = 1;j <= bag;j++){
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
                if(j - v[i] >= 0){
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j],dp[i][j-v[i]]+w[i]);
                }
            }
        }

完全背包问题java代码,动态规划,算法,java

图2.1dp数组值 

三、代码如下

1.代码如下(示例):

package AcWing;

import java.io.*;

public class 完全背包问题 {
    static PrintWriter pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
    static BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
    static StreamTokenizer st = new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)));
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        int n = nextInt(),bag = nextInt();
        int[][] dp = new int[n+1][bag+1];
        //体积
        int[] v = new int[n+1];
        //价值
        int[] w = new int[n+1];
        for(int i = 1;i <= n;i++){
            v[i] = nextInt();
            w[i] = nextInt();
        }
        //第几种物品
        for(int i = 1;i <= n;i++){
            //背包容量
            for(int j = 1;j <= bag;j++){
                //表示在当前背包容量j下最多再放t个第i种物品
                int t = j / v[i];
                for(int k = 0;k <= t;k++){
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*v[i]] + w[i] * k);
                }
            }
        }
        pw.println(dp[n][bag]);
        pw.flush();
    }
    public static int nextInt()throws Exception{
        st.nextToken();
        return (int)st.nval;
    }
}

2.读入数据

4 5
1 2
2 4
3 4
4 5

3.代码运行结果

10

总结

上面主要是对完全背包问题进行一个解释,我们还是主要理解dp数组的含义以及状态转移方程如何得出来。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-859015.html

到了这里,关于动态规划完全背包问题-java的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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