01揹包問題,是用來介紹動態規劃演算法最經典的例子,網上關於01揹包問題的講解也很多,我寫這篇文章力爭做到用最簡單的方式,最少的公式把01揹包問題講解透徹。
f[i,j]表示在前i件物品中選擇若干件放在承重為 j 的揹包中,可以取得的最大價值。
pi表示第i件物品的價值。
決策:為了揹包中物品總價值最大化,第 i件物品應該放入揹包中嗎 ?
題目描述:
有編號分別為a,b,c,d,e的五件物品,它們的重量分別是2,2,6,5,4,它們的價值分別是6,3,5,4,6,現在給你個承重為10的揹包,如何讓揹包裡裝入的物品具有最大的價值總和?
name
weight
value12
3456
78910
a260
6699
1212
151515b
2303
3669
991011c6
5000
6666
61011d
5400
0666
661010e4
6000
6666
666
只要你能通過找規律手工填寫出上面這張表就算理解了01揹包的動態規劃演算法。
首先要明確這張表是
至底向上,從左到右
生成的。
為了敘述方便,用e2單元格表示e行2列的單元格,這個單元格的意義是用來表示只有物品e時,有個承重為2的揹包,那麼這個揹包的最大價值是0,因為e物品的重量是4,揹包裝不了。
對於d2單元格,表示只有物品e,d時,承重為2的揹包,所能裝入的最大價值,仍然是0,因為物品e,d都不是這個揹包能裝的。
同理,c2=0,b2=3,a2=6。
對於承重為8的揹包,a8=15,是怎麼得出的呢?
根據01揹包的狀態轉換方程,需要考察兩個值,
乙個是f[i-1,j],對於這個例子來說就是b8的值9,另乙個是f[i-1,j-wi]+pi;
在這裡,
f[i-1,j]表示我有乙個承重為8的揹包,當只有物品b,c,d,e四件可選時,這個揹包能裝入的最大價值
f[i-1,j-wi]表示我有乙個承重為6的揹包(等於當前揹包承重減去物品a的重量),當只有物品b,c,d,e四件可選時,這個揹包能裝入的最大價值
f[i-1,j-wi]就是指單元格b6,值為9,pi指的是a物品的價值,即6
由於f[i-1,j-wi]+pi = 9 + 6 = 15 大於f[i-1,j] = 9,所以物品a應該放入承重為8的揹包。
【**】
附錄乙份用c實現的01揹包原始碼:
下面是執行結果圖:
附註網上的一段解釋:
問題的特點是:每種物品一件,可以選擇放1或不放0。
用子問題定義狀態:即f[i][v]表示前i件物品恰放入乙個容量為v的揹包可以獲得的最大價值。則其狀態轉移方程便是:
f[i][v]=max
這個方程非常重要,據說基本上所有跟揹包相關的問題的方程都是由它衍生出來的。所以詳細的查了一下這個方程的含義:「將前i件物品放入容量為v的揹包中」這個子問題,若只考慮第i件物品的策略(放或不放),那麼就可以轉化為乙個只牽扯前i-1件物品的問題。如果不放第i件物品,那麼問題就轉化為「前i-1件物品放入容量為v的揹包中」,價值為f[i-1][v];如果放第i件物品,那麼問題就轉化為「前i-1件物品放入剩下的容量為v-c[i]的揹包中」,此時能獲得的最大價值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通過放入第i件物品獲得的價值w[i]。
在有的地方看到的揹包問題題目中,有兩種不太相同的問法。有的題目要求「恰好裝滿揹包」時的最優解,有的題目則並沒有要求必須把揹包裝滿。一種區別這兩種問法的實現方法是在初始化的時候有所不同。
如果是第一種問法,要求恰好裝滿揹包,那麼在初始化時除了f[0]為0其它f[1..v]均設為-∞,這樣就可以保證最終得到的f[n]是一種恰好裝滿揹包的最優解。
如果並沒有要求必須把揹包裝滿,而是只希望**盡量大,初始化時應該將f[0..v]全部設為0。
為什麼呢?可以這樣理解:初始化的f陣列事實上就是在沒有任何物品可以放入揹包時的合法狀態。如果要求揹包恰好裝滿,那麼此時只有容量為0的揹包可能被價值為0的nothing「恰好裝滿」,其它容量的揹包均沒有合法的解,屬於未定義的狀態,它們的值就都應該是-∞了。如果揹包並非必須被裝滿,那麼任何容量的揹包都有乙個合法解「什麼都不裝」,這個解的價值為0,所以初始時狀態的值也就全部為0了
動態規劃之01揹包
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