0/1 背包

有 N 件物品和一個(gè)容量為 V 的背包汰蓉。第 i 件物品的費(fèi)用是 c[i]丽旅,價(jià)值是 w[i]贡未。求解將哪些物品裝入背包可使價(jià)值總和最大

f[i][v]表示前 i 件物品恰放入一個(gè)容量為 v 的背包可以獲得的最大價(jià)值裹匙,狀態(tài)
方程:

f[i][v] = max{f[i ? 1][v], f[i ? 1][v ? c[i]] + w[i]}

f[i][v] 依賴(lài)于 f[i-1][v]和 f[i-1][v-c[i]]

例子 1:c[] = {4,5,6},  w[]={3,4,5} v=10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 4 4 4 4 4 4 4 4
2 0 0 0 4 5 5 5 9 9 9 9
3 0 0 0 4 5 6 6 9 10 11 11
例子 2:c[] = { 6,3,5,4,6}, w[]={2,2,6,5,4}, v=10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0 0 6 6 6 6 6 6 6 6 6
2 0 0 6 6 9 9 9 9 9 9 9
3 0 0 6 6 9 9 9 9 11 11 14
4 0 0 6 6 9 9 9 10 11 13 14
5 0 0 6 6 9 9 12 12 15 15 15
public static int zeroOneKnapsack(int c[], int w[], int vol) {
    int len = c.length;
    if (len == 0 || len != w.length) {
        return 0;
    }

    int f[][] = new int[len + 1][vol + 1];
    for (int i = 1; i <= len; i++) {
        for (int v = 1; v <= vol; v++) {
            if (i == 0) {
                f[i][v] = 0;
                continue;
            }
            f[i][v] = f[i - 1][v];
            if (v >= w[i - 1]) {
                f[i][v] = Math.max(f[i][v], f[i - 1][v - w[i - 1]] + c[i - 1]);
            }
        }
    }
    return f[len][vol];
}

可以對(duì)空間做優(yōu)化儿惫,用一位數(shù)組,由于 f[i][v]依賴(lài) f[i-1][v-c[i]]列荔,需要保留上一行 v 之前的記錄敬尺,所以要從右往左計(jì)算。

public static int zeroOneKnapsackII(int c[], int w[], int vol) {
    int len = c.length;
    if (len == 0 || len != w.length) {
        return 0;
    }
    int f[] = new int[vol + 1];
    for (int i = 1; i <= len; i++) {
        for (int v = vol; v >= w[i - 1]; v--) {
            f[v] = Math.max(f[v], f[v - w[i - 1]] + c[i - 1]);
        }
    }
    return f[vol];
}
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