题目
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价值总和最大。
基本思路
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:
1 f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}
“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题,若只考虑第i件物品的策略(放或不放),那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”,价值为f[i-1][v];如果放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”,此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i]。
优化空间复杂度
一维数组的优化:
1 mset(f, 0xcf); 2 f[0] = 0; 3 for (int i = 1; i <= m;i++) 4 { 5 for (int j = n; j >= w[i];j--) 6 f[j] = max(f[j], f[j - w[i]] + w[i] * v[i]); 7 } 8 int ans = 0; 9 for (int j = 0; j <= n;j++) 10 { 11 ans = max(ans, f[j]); 12 } 13 cout << ans << endl;
初始化的细节问题
我们看到的求最优解的背包问题题目中,事实上有两种不太相同的问法。有的题目要求“恰好装满背包”时的最优解,有的题目则并没有要求必须把背包装满。一种区别这两种问法的实现方法是在初始化的时候有所不同。
如果是第一种问法,要求恰好装满背包,那么在初始化时除了f[0]为0其它f[1..V]均设为-∞,这样就可以保证最终得到的f[N]是一种恰好装满背包的最优解。
如果并没有要求必须把背包装满,而是只希望价格尽量大,初始化时应该将f[0..V]全部设为0。
为什么呢?可以这样理解:初始化的f数组事实上就是在没有任何物品可以放入背包时的合法状态。如果要求背包恰好装满,那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0的nothing“恰好装满”,其它容量的背包均没有合法的解,属于未定义的状态,它们的值就都应该是-∞了。如果背包并非必须被装满,那么任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”,这个解的价值为0,所以初始时状态的值也就全部为0了。
这个小技巧完全可以推广到其它类型的背包问题。
一个常数优化
1 for(int i=1;i<=n;i++) 2 { 3 sumw+=w[i]; 4 bound=max(m-sumw,w[i]); 5 for(int c=m;c>=bound;c--) 6 { 7 if(c>=w[i]) 8 f[c]=max(f[c],f[c-w[i]]+v[i]); 9 } 10 }
这对于m比较大时是有用的。