• 回溯法解决0-1背包问题


    0-1背包问题指的是有一个能装w重的背包,和n个不同重量的物体,如何选择物体才能尽可能地装满背包。

    回溯的处理思想,有点类似枚举搜索。我们枚举所有的解,找到满足期望的解。为了有规律地枚举所有可能的解,避免遗漏和重复,我们把问题求解的过程分为多个阶段。每个阶段,我们都会面对一个岔路口,我们先随意选一条路走,当发现这条路走不通的时候(不符合期望的解),就回退到上一个岔路口,另选一种走法继续走。

    public int maxW = Integer.MIN_VALUE; //存储背包中物品总重量的最大值
    // cw表示当前已经装进去的物品的重量和;i表示考察到哪个物品了;
    // w背包重量;items表示每个物品的重量;n表示物品个数
    // 假设背包可承受重量100,物品个数10,物品重量存储在数组a中,那可以这样调用函数:
    // f(0, 0, a, 10, 100)
    public void f(int i, int cw, int[] items, int n, int w) {
      if (cw == w || i == n) { // cw==w表示装满了;i==n表示已经考察完所有的物品
        if (cw > maxW) maxW = cw;
        return;
      }
      f(i+1, cw, items, n, w);//不选择放这个物体
      f(i+1,cw + items[i], items, n, w);//选择放这个物体
    }

    这里还可以在优化一下,当cw+items[i]>w时就可以不用再递归了。

    public int maxW = Integer.MIN_VALUE; //存储背包中物品总重量的最大值
    // cw表示当前已经装进去的物品的重量和;i表示考察到哪个物品了;
    // w背包重量;items表示每个物品的重量;n表示物品个数
    // 假设背包可承受重量100,物品个数10,物品重量存储在数组a中,那可以这样调用函数:
    // f(0, 0, a, 10, 100)
    public void f(int i, int cw, int[] items, int n, int w) {
      if (cw == w || i == n) { // cw==w表示装满了;i==n表示已经考察完所有的物品
        if (cw > maxW) maxW = cw;
        return;
      }
      f(i+1, cw, items, n, w);
      if (cw + items[i] <= w) {// 已经超过可以背包承受的重量的时候,就不要再装了
        f(i+1,cw + items[i], items, n, w);
      }
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Sunqingyi/p/12679351.html
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