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1. 01背包问题
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是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
这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。
用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是:f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}。
优化空间复杂度
f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};
v 代表背包的容量,f[v]代表背包容量为v时可以获得的最大价值,在取不取第i个问题上,不取就是f[v],取就是f[v-c[i]]+w[i]。
for i=1..N
for v=V..0
f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};
例题 我需要一个优惠!
Speakless很早就想出国,现在他已经考完了所有需要的考试,准备了所有要准备的材料,于是,便需要去申请学校了。要申请国外的任何大学,你都要交纳一定的申请费用,这可是很惊人的。Speakless没有多少钱,总共只攒了n万美元。他将在m个学校中选择若干的(当然要在他的经济承受范围内)。每个学校都有不同的申请费用a(万美元),并且Speakless估计了他得到这个学校offer的可能性b。不同学校之间是否得到offer不会互相影响。“I NEED A OFFER”,他大叫一声。帮帮这个可怜的人吧,帮助他计算一下,他可以收到至少一份offer的最大概率。(如果Speakless选择了多个学校,得到任意一个学校的offer都可以)。
输入输入有若干组数据,每组数据的第一行有两个正整数n,m(0<=n<=10000,0<=m<=10000)
后面的m行,每行都有两个数据ai(整型),bi(实型)分别表示第i个学校的申请费用和可能拿到offer的概率。
输入的最后有两个0。
产量每组数据都对应一个输出,表示Speakless可能得到至少一份offer的最大概率。用百分数表示,精确到小数点后一位。
样本输入
10 3
4 0.1
4 0.2
5 0.3
0 0
样本输出
44.0%
分析:要求最大概率,最大概率=1-(1-p1)(1-p2)...(1-pn);因此只要求这些乘积的最小值
#include<stdio.h>
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
int n,T,t[10001],i,j;
float v[10001];
float s[100000];
while(scanf("%d%d",&T,&n)!=EOF)
{
if(T==0&&n==0)
break;
for(int o=0;o<1000;o++)
{
s[o]=1;
}
for(i=0;i<n;i++){
scanf("%d%f",&t[i],&v[i]);
v[i]=1-v[i];
}
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=T;j>=t[i];j--)
{
if(s[j]>s[j-t[i]]*v[i])
s[j]=s[j-t[i]]*v[i];
}
}
float u=100-s[T]*100;
printf("%.1f%%\n",u);
}
return 0;
}
2.完全背包问题
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
这个问题非常类似于01背包问题,所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。如果仍然按照解01背包时的思路,令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值。仍然可以按照每种物品不同的策略写出状态转移方程,像这样:
f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k*c[i]<=v}
同样,空间优化,
for i=1..N
for v=0..V
f[v]=max{f[v],f[v-cost]+weight}
3.多重背包问题
有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是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。
基本算法
这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题的方程略微一改即可,因为对于第i种物品有n[i]+1种策略:取0件,取1件……取 n[i]件。令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值,则:f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+ k*w[i]|0<=k<=n[i]}。复杂度是O(V*∑n[i])。
转化为01背包问题
另一种好想好写的基本方法是转化为01背包求解:把第i种物品换成n[i]件01背包中的物品,则得到了物品数为∑n[i]的01背包问题,直接求解,复杂度仍然是O(V*∑n[i])。
多重背包就相当于01背包中又加了一层循环,即每件物品的个数,如果个数较小时,可以直接接一层循环,但是如果个数较多时,可以将个数转化为二进制数优化。
例题 HDU中的重大事件
如今,我们都知道计算机学院是HDU最大的部门。但是,也许你不知道2002年计算机学院曾被分成计算机学院和软件学院。
分裂绝对是HDU中的一件大事!与此同时,这也是一件麻烦事。所有设施必须减半。首先,评估所有设施,如果它们具有相同的值,则认为两个设施是相同的。假设有N(0 <N <1000)种设施(不同的值,不同的种类)。
输入输入包含多个测试用例。每个测试用例以数字N开始(0 <N <= 50 - 不同设施的总数)。接下来的N行包含整数V(0 <V <= 50 - 设施值)和整数M(0 <M <= 100 - 相应的设施数)。您可以假设所有V都不同。
以负整数开头的测试用例终止输入,并且不处理该测试用例。
产量对于每种情况,打印一行包含两个整数A和B,分别表示计算机学院和软件学院的价值。A和B应尽可能相等。同时,你应该保证A不低于B.
样本输入
2
10 1
20 1
3
10 1
20 2
30 1
-1
样本输出
20 10
40 40
分析:背包的容量即为sum(设施数量*设施的值),但是不同的设施有不同的数量,我在做此多重背包问题上,将其转化为01背包问题。
代码如下:
#include <iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int main()
{
int n;
int j;
int value[50];
int number[50];
int numbers;
int sum;
int bag;
int i;
while(scanf("%d",&n)!=EOF)
{
if(n<0)
break;
sum=0;
numbers=0;
int vol[100000]={0};
int s[100000]={0};
for( i=0;i<n;i++)
{
scanf("%d%d",&value[i],&number[i]);
sum=sum+number[i]*value[i];
numbers=numbers+number[i];
}
int k=0;
bag=sum/2;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<number[i];j++)
{
vol[k]=value[i];
k++;
}
for(i=0;i<numbers;i++)
{
for(j=bag;j>=vol[i];j--)
{
if(s[j]<s[j-vol[i]]+vol[i])
s[j]=s[j-vol[i]]+vol[i];
}
}
printf("%d %d\n",sum-s[bag],s[bag]);
}
return 0;
}