• 【ACM】Knapsack without repetition


    无界背包中的状态及状态方程已经不适用于01背包问题,那么我们来比较这两个问题的不同之处,无界背包问题中同一物品可以使用多次,而01背包问题中一个背包仅可使用一次,区别就在这里。我们将 K(ω)改为 K(i,ω) 即可,新的状态表示前 i 件物品放入一个容量为 ω的背包可以获得的最大价值。

    现在从以上状态定义出发寻找相应的状态转移方程。K(i−1,ω)为 K(i,ω)的子问题,如果不放第 i 件物品,那么问题即转化为「前 i−1 件物品放入容量为 ω 的背包」,此时背包内获得的总价值为 K(i−1,ω);如果放入第 i 件物品,那么问题即转化为「前 i−1 件物品放入容量为 ω−ωi 的背包」,此时背包内获得的总价值为 K(i−1,ω−ωi)+vi. 新的状态转移方程用数学语言来表述即为:K(i,ω)=max{K(i−1,ω),K(i−1,ω−ωi)+vi}

    这里的分析是以容量递推的,但是在容量特别大时,我们可能需要以价值作为转移方程。定义状态dp[i + 1][j]为前i个物品中挑选出价值总和为j 时总重量的最小值(所以对于不满足条件的索引应该用充分大的值而不是最大值替代,防止溢出)。相应的转移方程为:前i - 1 个物品价值为j, 要么为j - v[i](选中第i个物品). 即dp[i + 1][j] = min{dp[i][j], dp[i][j - v[i]] + w[i]}. 最终返回结果为dp[n][j] ≤ W 中最大的 j.

    以上我们只是求得了最终的最大获利,假如还需要输出选择了哪些项如何破?

    以普通的01背包为例,如果某元素被选中,那么其必然满足w[i] > j且大于之前的dp[i][j], 这还只是充分条件,因为有可能被后面的元素代替。保险起见,我们需要跟踪所有可能满足条件的项,然后反向计算有可能满足条件的元素,有可能最终输出不止一项。

    import java.util.*;
    
    public class Backpack {
        // 01 backpack with small datasets(O(nW), W is small)
        public static int backpack(int W, int[] w, int[] v, boolean[] itemTake) {
            int N = w.length;
            int[][] dp = new int[N + 1][W + 1];
            boolean[][] matrix = new boolean[N + 1][W + 1];
            for (int i = 0; i < N; i++) {
                for (int j = 0; j <= W; j++) {
                    if (w[i] > j) {
                        // backpack cannot hold w[i]
                        dp[i + 1][j] = dp[i][j];
                    } else {
                        dp[i + 1][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i][j - w[i]] + v[i]);
                        // pick item i and get value j
                        matrix[i][j] = (dp[i][j - w[i]] + v[i] > dp[i][j]);
                    }
                }
            }
    
            // determine which items to take
            for (int i = N - 1, j = W; i >= 0; i--) {
                if (matrix[i][j]) {
                    itemTake[i] = true;
                    j -= w[i];
                } else {
                    itemTake[i] = false;
                }
            }
    
            return dp[N][W];
        }
    
        // 01 backpack with big datasets(O(nsigma{v}), W is very big)
        public static int backpack2(int W, int[] w, int[] v) {
            int N = w.length;
            // sum of value array
            int V = 0;
            for (int i : v) {
                V += i;
            }
            // initialize
            int[][] dp = new int[N + 1][V + 1];
            for (int[] i : dp) {
                // should avoid overflow for dp[i][j - v[i]] + w[i]
                Arrays.fill(i, Integer.MAX_VALUE >> 1);
            }
            dp[0][0] = 0;
            for (int i = 0; i < N; i++) {
                for (int j = 0; j <= V; j++) {
                    if (v[i] > j) {
                        // value[i] > j
                        dp[i + 1][j] = dp[i][j];
                    } else {
                        // should avoid overflow for dp[i][j - v[i]] + w[i]
                        dp[i + 1][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][j - v[i]] + w[i]);
                    }
                }
            }
    
            // search for the largest i dp[N][i] <= W
            for (int i = V; i >= 0; i--) {
                // if (dp[N][i] <= W) return i;
                if (dp[N][i] <= W) return i;
            }
            return 0;
        }
    
        // repeated backpack
        public static int backpack3(int W, int[] w, int[] v) {
            int N = w.length;
            int[][] dp = new int[N + 1][W + 1];
            for (int i = 0; i < N; i++) {
                for (int j = 0; j <= W; j++) {
                    if (w[i] > j) {
                        // backpack cannot hold w[i]
                        dp[i + 1][j] = dp[i][j];
                    } else {
                        dp[i + 1][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i + 1][j - w[i]] + v[i]);
                    }
                }
            }
    
            return dp[N][W];
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] w1 = new int[]{2, 1, 3, 2};
            int[] v1 = new int[]{3, 2, 4, 2};
            int W1 = 5;
            boolean[] itemTake = new boolean[w1.length + 1];
            System.out.println("Testcase for 01 backpack.");
            int bp1 = backpack(W1, w1, v1, itemTake); // bp1 should be 7
            System.out.println("Maximum value: " + bp1);
            for (int i = 0; i < itemTake.length; i++) {
                if (itemTake[i]) {
                    System.out.println("item " + i + ", weight " + w1[i] + ", value " + v1[i]);
                }
            }
    
            System.out.println("Testcase for 01 backpack with large W.");
            int bp2 = backpack2(W1, w1, v1); // bp2 should be 7
            System.out.println("Maximum value: " + bp2);
    
            int[] w3 = new int[]{3, 4, 2};
            int[] v3 = new int[]{4, 5, 3};
            int W3 = 7;
            System.out.println("Testcase for repeated backpack.");
            int bp3 = backpack3(W3, w3, v3); // bp3 should be 10
            System.out.println("Maximum value: " + bp3);
        }
    }
  • 相关阅读:
    Java File类应用:递归遍历文件夹和递归删除文件
    综合应用题:多线程复制文件(知识点:多线程、随机读写流)
    Java IO流之随机读写流RandomAccessFile
    Java之枚举----小试牛刀练习
    Java之枚举
    PHP笔试题及答案
    静态方法何时使用
    你怎么理解并使用静态方法和实例化方法的?
    99%的人理解错 HTTP 中 GET 与 POST 的区别
    描述一下大流量高并发量网站的解决方案
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lyc94620/p/9856356.html
Copyright © 2020-2023  润新知