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No.2:完全背包问题

时间:2014-02-13 05:50:11      阅读:349      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

题目

有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。


基本思路

这个问题十分类似01背包,不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑,与它相关的策略已并非取或不取两种,而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。于是得:

      f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]}  其中0<=k*c[i]<=v

bubuko.com,布布扣 (图中只是假设值在那里)

仔细观察,f[i][v-k*c[i]]正好是由以下状态决定;那么f[i][v]正好就是由f[i-1][v]和f[i][v-k*c[i]]决定,这里的k=1,也就成了f[i][v-c[i]];其意义为:若不选取第i种物品,当前最优结果f[i][v]显然等于f[i-1][v];若选取第i种物品,则可由之前选取了若干个第i种物品的最优解再加一个第i种物品得到。

bubuko.com,布布扣->bubuko.com,布布扣

是状态转移方程:

       f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i][v-c[i]]}

然后又和以前一样,优化为一维数组:

   for i=1..N
      for v=0..V
         f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}

你会发现这与01背包的伪代码差别只有v的循环次序不同而已,仔细想想就能理解为什么。

No.2:完全背包问题

原文:http://blog.csdn.net/niteip/article/details/19128313

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