1 package com.company; 2 3 import org.junit.Test; 4 5 public class BeiBao01 { 6 7 8 /* 9 * 根据之前已经引出的状态转移方程,我们再来理解一遍,对于编号为 i 的物品: 10 11 如果选择它,那么,当前背包的最大价值等于” i 号物品的价值“ 加上 ”减去 i 号物品占用的空间后剩余的背包空间所能存放的最大价值“,即dp[i][k] = value[i] + dp[i-1][k-weight[i]]; 12 13 如果不选择它,那么,当前背包的价值就等于前 i-1 个物品存放在背包中的最大价值,即 dp[i][k] = dp[i-1][k] 14 15 dp[i][k] 的结果取两者的较大值,即: 16 17 dp[i][k] = max(value[i] + dp[i-1][k-weight[i]], dp[i-1][k]) 18 * 19 * */ 20 21 public int maxValue(int[] weight, int[] value, int W) { 22 //这里假定传入的weight和values数组长度总是一致的 23 int n = weight.length; 24 if (n == 0) return 0; 25 26 int[][] dp = new int[n + 1][W + 1]; 27 for (int i = 1; i <= n; i++) { 28 for (int k = 1; k <= W; k++) { 29 // 存放 i 号物品(前提是放得下这件物品) 30 int valueWith_i = (k - weight[i - 1] >= 0) ? (value[i - 1] + dp[i - 1][k - weight[i - 1]]) : 0; 31 // 不存放 i 号物品 32 int valueWithout_i = dp[i - 1][k]; 33 dp[i][k] = Math.max(valueWith_i, valueWithout_i); 34 System.out.println("i = " + i + " k = " + k); 35 System.out.println("dp[" + i + "][" + k + "]=" + dp[i][k]); 36 } 37 } 38 39 return dp[n][W]; 40 } 41 42 @Test 43 public void main() { 44 BeiBao01 obj = new BeiBao01(); 45 int[] w = {1, 4, 3}; 46 int[] v = {15, 30, 20}; 47 int W = 4; 48 System.out.println(obj.maxValue(w, v, W)); 49 } 50 }