0-1背包动态规划的优化过程-创新互联
1用动态规划写出0-1背包问题的解法
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const int bag=N;//全局变量,背包承重量
int max_value=0;//全局变量,记录能获得的大价值
int a[N],v[N],w[N],r[N+1];//全局变量,分别保存0-1方案,物品价值,物品重量,剩余总价值
int max(int a,int b);
int fa[N]={0};
int backpack(int i,int m)//i为第i个物品,m为有m元钱
{
if(i == 0) return 0;//边界
if(w[i]>m)
return backpack(i-1,m); //当这个物品装不下时 就不需要比较了
else
return max(backpack(i-1, m),backpack(i-1, m - w[i])+v[i]);
}
int main()
{
int i,start,end;
printf("背包大承重%d公斤\n",bag);
for(i=0;ib) return a;
else return b;
}
动态规划的部分主要就是这个函数
int backpack(int i,int m)//i为第i个物品,m为有m元钱
{
if(i == 0) return 0;//边界
if(w[i]>m)
return backpack(i-1,m); //当这个物品装不下时 就不需要比较了
else
return max(backpack(i-1, m),backpack(i-1, m - w[i])+v[i]);
}
可以看出这个代码时间复杂度是很高的,因为他有很多节点重复计算了
我们可以通过加记忆数组的方式进行优化使其算法复杂度降到O(n*N)。
#include#include#includeconst int N=1000;//全局变量,物品数量
const int bag=N;//全局变量,背包承重量
int max_value=0;//全局变量,记录能获得的大价值
int a[N],v[N],w[N],r[N+1];//全局变量,分别保存0-1方案,物品价值,物品重量,剩余总价值
int max(int a,int b);
int fa[N]={0};
int jy[1000][1000]={0};//记忆数组
int backpack(int i,int m)//i为第i个物品,m为有m元钱
{
if(i == 0) return 0;//边界
if(jy[i][m]>0)return jy[i][m];
if(w[i]>m)
return jy[i][m]=backpack(i-1,m);//当这个物品装不下时 就不需要比较了
else
jy[i][m]=max(backpack(i-1,m),backpack(i-1, m - w[i])+v[i]);
return jy[i][m];
}
int main()
{
int i,start,end;
printf("背包大承重%d公斤\n",bag);
for(i=0;ib) return a;
else return b;
}
当然,还能将其写成递推的形式
#include#include#includeconst int N=1000;//全局变量,物品数量
const int bag=N;//全局变量,背包承重量
int max_value=0;//全局变量,记录能获得的大价值
int a[N],v[N],w[N],r[N+1];//全局变量,分别保存0-1方案,物品价值,物品重量,剩余总价值
int dp[N][bag+1]={0},fa[N]={0};
int max(int a,int b);
void Find(int N,int bag);
int backpack()
{
for(int i=1;ij)
dp[i][j]=dp[i-1][j];
else
dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);
}
}
return dp[N-1][bag];//返回大价值
}
void Find(int i,int j)
{
if(i==0)
{
for(int i=0;ib) return a;
else return b;
}
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