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每个物品使用次数没有限制,与0-1背包的不同之处在于遍历背包的顺序是正序。
- #include<bits/stdc++.h>
- using namespace std;
- int main(){
- int n, v;
- cin >> n >> v;
- vector<int> weight(n), values(n), dp(v+1, 0); // dp[j]:容量为j的背包的最大价值
- for(int i=0; i<n; i++){
- cin >> weight[i] >> values[i];
- }
- for(int i=0; i<n; i++){
- for(int j=weight[i]; j<=v; j++){ // j的取值比较关键
- dp[j] = max(dp[j], dp[j-weight[i]]+values[i]);
- }
- }
- cout << dp[v];
- return 0;
- }
与完全背包的区别在于,每一种物品是有个数限制的,不能无限选择。这篇博客讲解的非常详细,可以参考学习:
- #include<bits/stdc++.h>
- using namespace std;
- int main(){
- int n, v;
- cin >> n >> v;
- vector<int> weight(n), values(n), nums(n), dp(v+1, 0);
- for(int i=0; i<n; i++){
- cin >> weight[i] >> values[i] >> nums[i];
- }
- for(int i=0; i<n; i++){ // 先遍历物品
- if(nums[i]*weight[i] >= v){ // 如果nums[i]*weight[i] >= v,则可以转换为完全背包问题
- for(int j=weight[i]; j<=v; j++){ // 完全背包要正序遍历
- dp[j] = max(dp[j], dp[j-weight[i]]+values[i]);
- }
- }else{ // 否则转换为0-1背包问题
- for(int j=v; j>=weight[i]; j--){ // 0-1背包要倒序遍历
- for(int k=nums[i]; k>=0; k--){ // 每件物品有k的数量限制
- if(j >= k*weight[i])
- dp[j] = max(dp[j], dp[j-k*weight[i]]+k*values[i]);
- }
- }
- }
- }
- cout << dp[v];
- return 0;
- }
假设我们想要拿1024件物品,按照转化成0-1背包的方法做,我们需要从拿1件枚举到拿1024件。而二进制优化则是利用倍增思想,把拿多少件物品分为拿1、2、4、8、16、...、256、512、...、件,枚举的时候10次就到1024件了。基于上述思想,无论是多少件,总能用一些数的组合来表示,比如15(二进制形式:1111)就可以用8 + 4 + 2 + 1来表示,只需要枚举4次。这就是二进制优化的思想。
解题思路:将1、2、4...的物品分别保存下来它们的重量和价值,然后转化为0-1背包问题。
- #include<bits/stdc++.h>
- using namespace std;
- int main(){
- int N, V;
- cin >> N >> V;
- vector<int> s(N), v(N), w(N), dp(V+1, 0);
- vector<int> biV, biW; // 合成的新物品体积和价值
-
- for(int i=0; i<N; i++){
- cin >> v[i] >> w[i] >> s[i];
- for(int k=1; k<=s[i]; s[i]-=k, k*=2){ // 用k取遍物品i所有个数,这里的 s[i]-=k, k*=2 顺序不能变,否则会出错
- biV.push_back(k*v[i]);
- biW.push_back(k*w[i]);
- }
- if(s[i] > 0){
- biV.push_back(s[i]*v[i]);
- biW.push_back(s[i]*w[i]);
- }
- }
-
- for(int i=0; i<biV.size(); i++){ // 转换成0-1背包
- for(int j=V; j>=biV[i]; j--){
- dp[j] = max(dp[j], dp[j-biV[i]]+biW[i]);
- }
- }
- cout << dp[V];
- return 0;
- }
以上代码均为测试用的样例代码,实际问题需要根据题目要求进行修改。
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