算法描述:
0-1背包的回溯法,与装载问题的回溯法十分相似。在搜索解空间树时,只要其左儿子结点是一个可行结点,搜索就进入其左子树。当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树进行搜索。否则将右子树剪去。
计算右子树上界的更好算法是:
将剩余物品依其单位重量价值排序,然后依次装入物品,直至装不下时,再装入该物品的一部分而装满背包。
算法实现:
由Bound函数计算当前节点处的上界。
类Knap的数据成员记录解空间树的节点信息,以减少参数传递及递归调用所需的栈空间。
在解空间树的当前扩展结点处,仅当要进入右子树时,才计算上界bound,以判断是否可将右子树剪去。
进入左子树时不需要计算上界,因为它与其父节点的上界相同。
算法实现:(代码有点小问题,正在修改中)
#include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace std; template <class Typew,class Typep> class Knap{ friend Typep Knapsack(Typep *,Typew *,Typew,int); private: Typep Bound(int i); void Backtrack(int i); Typew c;//背包容量 int n;//物品数 Typew * w;//物品重量数组 Typep * p;//物品价值数组 Typew cw;//当前重量 Typep cp;//当前价值 Typep bestp;//当前最优价值 }; template <class Typew,class Typep> void Knap<Typew,Typep>::Backtrack(int i) { if(i>n)//到达叶子 { bestp = cp; return; } if(cw+w[i] <= c)//进入左子树 { cw += w[i]; cp += p[i]; Backtrack(i+1); cw -= w[i]; cp -= p[i]; } if(Bound(i+1)>bestp)//进入右子树 Backtrack(i+1); } template <class Typew,class Typep> Typep Knap<Typew,Typep>::Bound(int i)//计算上界 { Typew cleft = c- cw;//剩余容量 Typep b = cp; while(i<=n && w[i]<=cleft)//以物品单位重量价值递减序装入物品 { cleft -= w[i]; b += p[i]; i++; } //装满背包 if(i<=n) b+=p[i]*cleft/w[i]; return b; } class Object { friend int Knapsack(int *,int *,int,int); public: int operator <= (Object a)const { return (d >= a.d); } private: int ID; float d; }; int compare (const void * a, const void * b) { return ( *(int*)a - *(int*)b ); } template <class Typew,class Typep> Typep Knapsack(Typep p[],Typew w[],Typew c,int n) { int i; //初始化 int W = 0; int P = 0; Object* Q = new Object[n]; for(i=0;i<n;i++) { // cout<<p[i]<<" "<<w[i]<<endl<<"-------------------------"<<endl; Q[i].ID = i; Q[i].d = 1.0*p[i]/w[i]; // cout<<Q[i].ID<<" "<<Q[i].d<<endl<<"----------------------"<<endl; P += p[i]; W += w[i]; // cout<<P<<" "<<W<<endl<<endl; } if(W<=c) return P;//装入所有物品 //依物品单位重量价值排序 qsort (Q,n, sizeof(int), compare); Knap<Typew,Typep> K; K.p = new Typep [n+1]; K.w = new Typew [n+1]; for(i =1;i<=n;i++) { K.p[i] = p[Q[i-1].ID]; K.w[i] = w[Q[i-1].ID]; } K.cp = 0; K.cw = 0; K.n = n; K.bestp = 0; K.Backtrack(1); // cout<<K.bestp<<endl; delete [] Q; delete [] K.w; delete [] K.p; return K.bestp; } int main() { int p[4] = {9,10,7,4}; int w[4]= {3,5,2,1}; int num = Knapsack(p,w,7,4); cout<<num<<endl; return 0; }