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(1)思路:一般动态规划问题难就难在思路难以理解,一旦思路理解了代码非常好写,一般的动态规划题目我们可以分成两部分思考,一是问题的每一种状态如何表示,另一部分是如何从一个状态转移到另一个状态,也就是列出状态转移方程。
(2)状态转移方程:
当第i组物品选0个也就是一个都不选的时候,其实就与从前i-1组物品选,且总体积不大于j的最大价值等价;
而当从第i组选择第k个物品时,可以由在前i-1组物品里选,总体积不大于j减去第i组的第k个物品的体积的最大价值再加上第i组的第k个物品的价值得到。
故可以得到状态转移方程为:
//1、朴素动态规划做法 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N=110; //f[i][j]表示从前i组物品选体积不大于j的最大价值 //s[i]表示第i组物品数量,v[i][k]、w[i][k]分别表示第i组第k个物品体积和价值 int f[N][N],v[N][N],w[N][N],s[N],n,m; int main() { scanf("%d%d",&n,&m);//输入物品组数n、背包体积m for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&s[i]);//输入该组物品数量 for(int j=1;j<=s[i];j++) { scanf("%d%d",&v[i][j],&w[i][j]);//输入该组每个物品的体积和价值 } } for(int i=1;i<=n;i++)//遍历前i组物品 for(int j=0;j<=m;j++)//体积从0开始遍历 { f[i][j]=f[i-1][j];//记录不选第i组物品且体积不大于j的最大价值 for(int k=1;k<=s[i];k++)//依次遍历第i组物品选哪一个 if(j>=v[i][k])f[i][j]=max(f[i][j],f[i-1][j-v[i][k]]+w[i][k]); } printf("%d\n",f[n][m]); return 0; }
(1)时间复杂度:
三重循环,故时间复杂度为:
其中n表示物品组数,V表示背包体积,S表示每组物品的数量。
(2)空间复杂度:
用二维数组存每个物品的体积和价值,故空间复杂度为:
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