具體例子:有n個重量和價值分別為wi,vi的物品,從這些物品中挑選出總重量不超過w的物品,求所有挑選方案中價值總和的最大值。例如:
dp思想:求出狀態轉移方程,也就是求出遞推式。首先將問題一般化:解決此問題需要2個一維陣列,和1個二維陣列:
w[i]:表示第i個物品的重量,下標從0開始。
v[j]:表示第j個物品的價值
dp[i][j]:從第i個物品開始挑選總重小於j時,總價值的最大值
dp[i+1][j-w[i]]:從第i+1個物品開始挑選總重小於j-w[i]時,總價值的最大值。
於是顯而易見有:
原始碼如下:
//此時選擇0,1,3號物品為解:7。
#include using namespace std;
int w[4] = ,v[4] = ;
int n = 4,w = 5;
int dp[5][5]; //dp陣列
void solve()
} }
int main(void)
總結:該方法中需要理解的地方是關於i的迴圈必須是逆向進行的,因為已知dp[n][j] = 0(全域性陣列初始化為0),dp的值需要以此為基礎進行遞推。故要從i = n-1開始迴圈。
令:dp[i][j]: 從前i個物品中選出總重量不超過j的物品時的總價值的最大值。
dp[0][j]: 從前0個物品中選出總重量不超過j的最大值,顯然 = 0.
那麼現在的首要目的就是要求出dp[i+1][j]的遞推表示式,而求dp[i+1][j]又可以分解為:
在這兩種情況中取最大值。
綜上述可得:
原始碼如下:
#include using namespace std;
int w[4] = ,v[4] = ;
int n = 4,w = 5;
int dp[5][5]; //dp陣列
void solve()
}} int main(void)
總結:相比於方法1,方法2應該更容易理解,這裡改變了i的迴圈方向,。 動態規劃 揹包問題
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