揹包問題(完全揹包)

2021-09-23 02:47:07 字數 2230 閱讀 1202

1.矩陣鏈乘法

2.投資組合問題

3.完全揹包問題

4.01揹包問題

5.最長公共子串行

乙個揹包,可以放入n種物品,物品j的重量和價值分別為,如果揹包的最大重量限制是b,怎麼樣選擇放入揹包的物品以使得揹包的總價值最大?

組合優化問題,設表示裝入揹包的第j個物品的數量,解可以表示為。那麼目標函式和約束條件是:

如果組合優化問題的目標函式和約束條件都是線性函式,稱為線性規劃。如果線性規劃問題的變數都是非負整數,則稱為整數規劃問題。揹包問題就是整數規劃問題。限制所有的時稱為0-1揹包

子問題的界定(就是靠什麼來劃分子問題):由引數k和y界定

k:考慮對物品1,2,3,...,k的選擇。

y:表示揹包總重

子問題計算順序:k=1,2,...,k,對給定的k,y=1,2,...,b

:裝前k個物品,重量不超過y時的揹包最大值。

包含兩種情況:不裝第k種物品或至少裝一件第k種物品。

對的解釋:裝一件第k種物品後,最優的解法仍然是在前k個物品進行選擇,仍有可能再選入1件第k種物品。

對邊界條件:

:即只用第一種物品揹包重量限制為y的最大價值,為了保證揹包不超重,第一種物品至多能裝個,因為揹包價值為

有些那麼通過設定為負無窮,在選擇過程中拋棄掉為負的情況。

標記函式:用來追蹤解

按照遞推公式:以k=2為例子,簡單演算如下:

依次類推,可得備忘錄表:

備忘錄表

標記函式的備忘錄:

標記函式表

物品受限揹包:第i種物品最多用個

0-1揹包問題

多揹包:m個揹包,揹包裝入最大重量在滿足所有揹包重量約束下使物品價值最大。

二維揹包:每件物品重量和體積,揹包總重不超過b,體積不超過v,使得物品價值最大。

此問題是完全揹包問題,即 乙個物品可重複出現。

public class knapsackproblem ;

int v = ;

mem = new int[n+1][d+1];

s = new int[n+1][d+1];

// 預設初始化為0

int max_value = completely_backpack(w,v,n,d);

system.out.printf("揹包最大值為:%d\n",max_value);

system.out.printf("備忘錄表為:\n");

for (int i = 0; i < n + 1; i++)

system.out.println();

}system.out.println("標記函式表尾:");

for (int i = 0; i < n + 1; i++)

system.out.println();

}// 追蹤解 且 初始化為 0

int res = new int[n+1];

tracesolution(res,n,d,w);

system.out.println("揹包裝入各個物品的數量為:");

for (int i = 1; i < n + 1; i++)

}public static int completely_backpack(int w,int v,int n,int d)(y), f_k(y-w_k)+v_k }

// i表示 前i個 物品放入揹包

for (int i = 1; i <= n; i++)

else in = mem[i][j-w[i-1]] + v[i-1];

mem[i][j] = math.max(not,in);

// 根據標記函式的定義來寫

if (not > in)

else}}

return mem[n][d];

}public static void tracesolution(int res,int n,int d,int w)

i = s[i][y];}}

}

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