layout: post
title: 背包入门
categories: [背包, 模板题]
description: 背包入门
keywords: 背包, 模板
背包
01背包
给定(N)个物品和容量是(V)的背包,以及N个物体的(v_i)和(w_i),每个物体只有一件。
挑选一些物体,使得总体积小于等于V,目标是使得总价值最大,问最大价值是多少?
模板:01背包
朴素写法
//#define judge
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e3 + 10;
int v[maxn];
int w[maxn];
int f[maxn][maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i] >> w[i];
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = V; j <= 0; j--) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= v[i]) f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i]] + w[i]);
}
}
cout << f[n][V];
return 0;
}
滚动数组优化空间
#define judge
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e3 + 10;
int v[maxn];
int w[maxn];
int f[maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i] >> w[i];
}
/*
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = V; j <= 0; j--) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= v[i]) f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i]] + w[i]);
}
}
*/
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = V; j >= v[i]; j--) f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
cout << f[V];
return 0;
}
完全背包
给定(N)个物品和容量是(V)的背包,以及N个物体的(v_i)和(w_i)。每个物体有无限多件。
挑选一些物体,使得总体积小于等于(V),目标是使得总价值最大,问最大价值是多少?
朴素写法
暴力做法:
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = V; j >= 0; j--) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
for (int k = 0; k * v[i] <= j; k++)
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i] * k] + w[i] * k);
}
时间优化
在枚举(k)时做时间优化:
因为在对k进行枚举时有:
(f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-v]+w,f[i-1][j-2v]+2w,...,f[i-1][j-kv]+kw))
( ext{1:}f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-v]+w,f[i-1][j-2v]+2w,...,f[i-1][j-kv]+kw))
( ext{2:}f[i][j-v]=max( f[i-1][j-v],f[i-1][j-2v]+w,f[i-1][j-kv]+(k-1)w))
式子2中每一项都和式子1中从第二项开始的每一项相差1个w,那么就有:
完全背包的方程被优化为:(f[i][j] = max(f[i][j-v]+w,f[i-1][j]))
尤其注意以下细节:
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 0; j <=V; j++){//正确
// for(int j=V;j>= v[i];j--){//错误
//错误的写法,因为f[i][j-v]在f[i][j]前面
//因此必须等f[i][j-v]更新之后才能更新f[i][j]
f[i][j]=f[i-1][j];
if(j>=v[i]) f[i][j]=max(f[i][j-v[i]]+w[i],f[i][j]);
}
#define judge
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e3 + 10;
int w[maxn], v[maxn];
int f[maxn][maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i] >> w[i];
}
//------------------------------------------------------------------------------------
/*时间优化->优化枚举k,因为
1. f[i][j] =max(f[i-1][j],f[i-1][j-v]+w,f[i-1][j-2*v]+2*w,...,f[i-1][j-k*v]+k*w);
2. f[i][j-v] =max( f[i-1][j-v], f[i-1][j-2*v]+*w,...,f[i-1][j-k*v]+(k-1)*w);
综合1和2 f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-v]+w); 其中v是v_i,w是w_i
*/
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 0; j <=V; j++){
// for(int j=V;j>= v[i];j--){
//错误的写法,因为f[i][j-v]在f[i][j]前面
//因此必须等f[i][j-v]更新之后才能更新f[i][j]
f[i][j]=f[i-1][j];
if(j>=v[i]) f[i][j]=max(f[i][j-v[i]]+w[i],f[i][j]);
}
//滚动数组优化
cout << f[n][V];
return 0;
}
空间优化
对于上述的方程:(f[i][j] = max(f[i][j-v]+w,f[i-1][j]))
观察方程(f[i][j])可能是由(f[i][j-v[i]])转移过来,并且之前的状态一定是在上一行的前面位置。
因此,可以得知(j-v)一定是在前面的数字情况,因此优化为1维的时候,前面的情况一定是上一个维度的。
优化空间的步骤,将阶段那一维度删除:即将i删除。
随后对
代码如下:
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = v[i]; j <=V; j++){
f[j]=max(f[j-v[i]]+w[i],f[j]);
}
整合:
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
int n, V;
const int maxn = 1e3 + 10;
int w[maxn], v[maxn];
// int f[maxn][maxn];
int f[maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i] >> w[i];
}
//朴素的完全背包
/*
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = V; j >= 0; j--) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
for (int k = 0; k * v[i] <= j; k++)
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i] * k] + w[i] * k);
}
*/
//------------------------------------------------------------------------------------
/*时间优化->优化枚举k,因为
1. f[i][j] =max(f[i-1][j],f[i-1][j-v]+w,f[i-1][j-2*v]+2*w,...,f[i-1][j-k*v]+k*w);
2. f[i][j-v] =max( f[i-1][j-v], f[i-1][j-2*v]+*w,...,f[i-1][j-k*v]+(k-1)*w);
综合1和2 f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-v]+w); 其中v是v_i,w是w_i
*/
/*
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 0; j <=V; j++){
// for(int j=V;j>= v[i];j--){
//错误的写法,因为f[i][j-v]在f[i][j]前面
//因此必须等f[i][j-v]更新之后才能更新f[i][j]
f[i][j]=f[i-1][j];
if(j>=v[i]) f[i][j]=max(f[i][j-v[i]]+w[i],f[i][j]);
}
*/
//滚动数组优化
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = v[i]; j <=V; j++){
f[j]=max(f[j-v[i]]+w[i],f[j]);
}
// cout << f[n][V];
cout << f[V];
return 0;
}
多重背包
给定(N)个物品和容量是(V)的背包,以及N个物体的(v_i)和(w_i)。每个物体有(s_i)件。
挑选一些物体,使得总体积小于等于V,目标是使得总价值最大,问最大价值是多少?
朴素写法
暴力做法(O(n^2))
#define judge
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e2 + 10;
int s[maxn], v[maxn], w[maxn];
int f[maxn][maxn];
int main() {
#ifndef judge
freopen("E:/yxc/in.txt", "r", stdin);
freopen("E:/yxc/out.txt", "w", stdout);
#endif
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i] >> w[i] >> s[i];
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= V; j++) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
for (int k = 0; k <= s[i]; k++) {
if (j >= k * v[i]) {
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - k * v[i]] + k * w[i]);
}
}
}
}
cout << f[n][V] << endl;
return 0;
}
优化时间
时间优化:
思路1:单调队列优化多重背包 背包问题 (附单调队列优化多重背包)
思路2:倍增的思想,把多重背包转为01背包,使用二进制对(s[i])里面的数字范围打包:
用倍增的思想对同一物体进行打包之后物体的数目从(S)变为了(lgS)。因此时间复杂度由原来的(O(NSV))变为(O(NV ext{lg}V))。
建议看下『算法竞赛进阶指南』这本书上讲解倍增思想的部分。
//#define judge
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 2e4 + 5e3 + 10;
const int maxm = 2e3 + 10;
int v[maxn], w[maxn];
int f[maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
int cnt = 0; //打包后的物体的编号
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int a, b, s;
cin >> a >> b >> s;
int k = 1;
/*倍增的思想多多重背包打包,转为01背包*/
while (k <= s) {
cnt++;
//将这k个物体打包成一个物体,编号为cnt
v[cnt] = a * k;
w[cnt] = b * k;
s -= k;
k <<= 1; //倍增
}
if (s) {
//此时还剩下没有够2^{k+1}个的单位
//单独补上为一个物体
cnt++;
v[cnt] = a * s;
w[cnt] = b * s;
}
}
n = cnt; //更新为01背包的大小
//打包之后的多重背包转化为01背包
//此时直接做01背包相同的操作即可
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = V; j >= v[i]; j--) {
f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
}
}
cout << f[V] << endl;
return 0;
}
分组背包问题
将物品分为(N)组,每个组有若干个物体,给定若干物体的价值(w_i)。每组只能选一个物体(组内是互斥的)。
问有背包的价值最大是多少?
朴素写法
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e2 + 10;
//第i组的第j个物品的体积和价值
int v[maxn][maxn];
int w[maxn][maxn];
int f[maxn][maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int nn;
cin >> nn;
v[i][0] = nn; //记录数量
for (int j = 1; j <= nn; j++) {
cin >> v[i][j] >> w[i][j];
}
}
//朴素写法
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= V; j++) {
for (int k = 0; k <= v[i][0]; k++) {
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j]);
if (j - v[i][k] >= 0)
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i][k]] + w[i][k]);
}
}
}
cout << f[n][V] << endl;
空间优化
滚动数组空间优化:
对于分组背包的空间优化意义不太大,因为本身存储(v)和(w)就已经是二维的空间花销了。
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e2 + 10;
//第i组的第j个物品的体积和价值
int v[maxn][maxn];
int w[maxn][maxn];
int f[maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int nn;
cin >> nn;
v[i][0] = nn; //记录数量
for (int j = 1; j <= nn; j++) {
cin >> v[i][j] >> w[i][j];
}
}
//空间优化
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = V; j >= 0; j--) {
for (int k = 0; k <= v[i][0]; k++) {
if (j - v[i][k] >= 0)
f[j] = max(f[j], f[j - v[i][k]] + w[i][k]);
}
}
}
cout << f[V] << endl;
综合
// Author: oceanlvr
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, V;
const int maxn = 1e2 + 10;
//第i组的第j个物品的体积和价值
int v[maxn][maxn];
int w[maxn][maxn];
// int f[maxn][maxn];
int f[maxn];
int main() {
cin >> n >> V;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int nn;
cin >> nn;
v[i][0] = nn; //记录数量
for (int j = 1; j <= nn; j++) {
cin >> v[i][j] >> w[i][j];
}
}
/*朴素写法
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= V; j++) {
for (int k = 0; k <= v[i][0]; k++) {
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j]);
if (j - v[i][k] >= 0)
f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i][k]] + w[i][k]);
}
}
}
*/
//空间优化
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = V; j >= 0; j--) {
for (int k = 0; k <= v[i][0]; k++) {
if (j - v[i][k] >= 0)
f[j] = max(f[j], f[j - v[i][k]] + w[i][k]);
}
}
}
cout << f[V] << endl;
return 0;
}