揹包九講的深入理解

2021-10-05 13:14:12 字數 1986 閱讀 6798

01揹包問題:

簡述:有n件物品,容量為v的揹包,每一件物品的容量為c[i] 價值為 w[i] 問如何裝物品 才能使在不超過揹包容量的前提下,價值最大。

計:dp[i][j]表示最大裝i個物品,此時揹包的記憶體為j時的價值大小,很顯然,j<=v;

dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])

這個轉移方程的意思就是

如果第i個物品放入揹包中時,那麼前i-1個元素就要放入j-c[i]這個空間,如果第i個物品不放入揹包時,那麼i-1個元素就是要放入當前記憶體值j。

時間複雜度為o(nv) 空間複雜度也為o(nv)

//看了部落格說這個可以不需要memset 其實也沒事,o(n)的時間複雜度,但是一般題目memset還是要慎重使用的。

有時候也會卡空間複雜度,下面進行空間優化為o(v)

dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]+w[i])

這個一維的轉移方程搭配的就是將二維陣列簡化為乙個雙重的for迴圈。這是01揹包的問題。

完全揹包問題

完全揹包與01揹包的差別就在於完全揹包是不限制個數的,我們所要討論的問題就是不在於是否取這個物品了,而是在於取幾件,0件,1件,2件,。。。。。

因此轉移方程可以轉變成

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-kc[i]+kw[i])(0<=kc[i]<=v)

不需要考慮放或者不放,只需要考慮是否是否取。

將其優化的辦法:

1.空間上減為一維,也就是說

d[j]=max(d[j-c[i])+w[i],d[j])//有待討論

2.如果出現c[i]<=c[j],w[i]>=w[j]那麼這個可以j可以直接去掉。//但是在實際過程中,不太容易執行,也就不怎麼做考慮了。

寫到這裡,有兩個疑問

1.疑問點,為什麼01揹包要使用倒敘

2.完全揹包為什麼能轉換成不帶k的一維方程。

問題1:經過我一天的理解,我大致知道了為什麼需要逆序,

首先先來說一下,逆序和順序的區別

順序,每次從0更新到n,他更新的是什麼呢,是以i物品為媒介的所有值,

然後到了i->i+1的狀態時,他所更新的是i在i時刻的狀態,而不是i-1時刻的狀態,因此需要倒敘

舉個例子吧 容量為10

物品 價值 重量

1 5 3

2 4 2

3 2 4

當i等於1時開始第一層迴圈:

順序:dp[1]=max(dp[1],dp[1-3]+5)=0;

dp[2]=0

dp[3]=5

dp[4]=max(dp[4],dp[4-3]+5)=5

dp[5]=5

dp[6]=max(dp[6],dp[6-3]+5)=10

dp[7]=max(dp[7],dp[7-3]+5)=10

dp[8]=max(dp[8],dp[5]+5)=10

dp[9]=max(dp[9],dp[6]+5)=15

dp[10]=15

乍一看沒什麼問題

但是你看dp[6],dp[6]=10,但是只能放乙個物品不是嗎,沒有乙個物品價值為10,所以顯然順序是錯的。錯就錯在記錄的狀態不對。

那為什麼完全揹包就可以是正序的了呢。

首先來解釋完全揹包為什麼能優化成一維的反向01揹包。

首先正序的一維陣列可以實現一件事物的多選,就比如上面的dp[6]=10,這就意味著正序的01揹包可以實現多選,因此就符合01揹包的正序實現了。

//終於解決了啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊哭了

現在來看多重揹包

多重揹包與完全揹包的區別就在於所有的東西不是隨意的,總共有n[i]個,所以其實可以跟完全揹包

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-kc[i]]+k*w[i] k是有範圍的。

那麼如何把他的空間複雜度降下來呢,

一方面我們可以通過o(n^3)的迴圈,來進行。

但是可以進行二進位制優化,

這個二進位制優化的原理就是我們可以把一件物品拆分成2n,和n[i]-2n個這樣

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