算法中背包问题笔记

算法中背包问题笔记
参考资料 背包问题九讲
01背包问题 题目:有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
特征:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。
用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是:

f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};

【算法中背包问题笔记】初始化:当要求背包恰好装满时,除f[0][0]=0外其他都置为-∞,如果不要求恰好装满,可以全部初始化为0.
完全背包问题 题目:有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
如果按照01背包的模型解的话,f[i][v]表示前i种物品恰好放入一个容量为v的背包中取得的最大价值。那么每种物品可以取0,1,2…个,对应的状态转移方程可以写成:
f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k*c[i]<=v}

但是这个方程的时间复杂度会非常高。
完全背包问题可以转化成01背包问题,方程简化为:
for i=1..N for v=0..V f[v]=max{f[v],f[v-cost]+weight}

多重背包问题 题目:有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
特征:与完全背包相似,差别只是,对第i种物品有n[i]+1种取法,取0…n[i]件,f[i][v]表示前i种物品恰好放入一个容量为v的背包能获取的最大价值,状态转移方程为:
f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k<=n[i]}
转化为01背包问题:
procedure MultiplePack(cost,weight,amount) if cost*amount>=V CompletePack(cost,weight) return integer k=1 while k

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