背包问题小报告

发布于:2023-01-10 ⋅ 阅读:(115) ⋅ 点赞:(0)

ps:以例题理解。

目录

1.01背包问题

2.完全背包问

3.多重背包问题一(暴力法)

4.多重背包问题二

5.分组背包

6.线性dp之最长上升子序列

以上是本阶段的dp入门知识和代码模板。


1.01背包问题

有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。

第 i 件物品的体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。
输出最大价值。

输入格式

第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。

接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 件物品的体积和价值。

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。

数据范围

0<N,V≤1000
0<vi,wi≤1000

输入样例

4 5
1 2
2 4
3 4
4 5

输出样例:

8

 思路分析

 

 

 

 

 

 代码:

#include<iostream>
#include<limits.h>
using namespace std;
int v[1001],w[1001];
int f[1001];
int N,V;
int main()
{
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        cin>>v[i]>>w[i];
    }
    for(int i=1;i<=V;i++)
    {
        f[i]=INT_MIN;
    }
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        for(int j=V;j>=1;j--)
        {
            if(v[i]>j) f[j]=f[j];
            else f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
        }
        for(int j=0;j<=V;j++)
        {
            cout<<f[j]<<" ";
        }
        cout<<endl;
    }
    cout<<f[V]<<endl;
    return 0;
}

2.完全背包问题

有 N 种物品和一个容量是 V 的背包,每种物品都有无限件可用。

第 i 种物品的体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。
输出最大价值。

输入格式

第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。

接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积和价值。

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。


数据范围

0<N,V≤1000
0<vi,wi≤1000

输入样例

4 5
1 2
2 4
3 4
4 5

输出样例:

10

 思路分析

 

 代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int N,V;
int v[1010],w[1010];
int f[1010][1010];
int main()
{
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        cin>>v[i]>>w[i];
    }
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        for(int j=1;j<=V;j++)
        {
            f[i][j]=f[i-1][j];
            if(j>=v[i]) f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-v[i]]+w[i]);
        }
    }
    cout<<f[N][V]<<endl;
    return 0;
}

//一维优化后
#include<iostream>
using namespace std;
int N,V;
int v[1010],w[1010];
int f[1010];
int main()
{
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        cin>>v[i]>>w[i];
    }
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        for(int j=v[i];j<=V;j++)
        {
            //f[j]=f[j];
            f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]); 
        }
    }
    cout<<f[V]<<endl;
    return 0;
}

3.多重背包问题一(暴力法)

有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。

第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。

输入格式

第一行两个整数 N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。

接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。

数据范围

0<N,V≤100
0<vi,wi,si≤100

输入样例

4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2

输出样例:

10

思路分析

 暴力代码

#include<iostream>
using namespace std;
int N,V,v,w,s;
int f[110];
int main()
{
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        cin>>v>>w>>s;
        for(int j=V;j>=v;j--)
        {
            for(int k=1;k<=s && k*v<=j;k++)
            {
                f[j]=max(f[j],f[j-k*v]+k*w);
            }
        }
    }
    cout<<f[V]<<endl;
    return 0;
}

4.多重背包问题二

 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。

第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。

输入格式

第一行两个整数 N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。

接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。

数据范围

0<N,V≤100
0<vi,wi,si≤100

输入样例

4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2

输出样例:

10

思路分析 

 

 

 优化代码

#include<iostream>
using namespace std;
int N,V,n,m,s,ans=0;
int f[2000];
int v[11000],w[11000];
int main()
{
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        cin>>n>>m>>s;
        int k=1;
        while(k<=s)
        {
            v[++ans]=k*n;
            w[ans]=k*m;
            s-=k;
            k*=2;
        }
        if(s>0)
        {
            v[++ans]=s*n;
            w[ans]=s*m;
        }
    }
    for(int i=1;i<=ans;i++)
    {
        for(int j=V;j>=v[i];j--)
        {
            f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
        }
    }
    cout<<f[V]<<endl;
}

5.分组背包

有 N 组物品和一个容量是 V 的背包。

每组物品有若干个,同一组内的物品最多只能选一个。
每件物品的体积是 vij,价值是 wij,其中 i 是组号,j 是组内编号。

求解将哪些物品装入背包,可使物品总体积不超过背包容量,且总价值最大。

输出最大价值。

输入格式

第一行有两个整数 N,V,用空格隔开,分别表示物品组数和背包容量。

接下来有 NN 组数据:

  • 每组数据第一行有一个整数 Si,表示第 i 个物品组的物品数量;
  • 每组数据接下来有 Si 行,每行有两个整数 vij,wij,用空格隔开,分别表示第 i 个物品组的第 j 个物品的体积和价值;

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。

数据范围

0<N,V≤100
0<Si≤100
0<vij,wij≤100

输入样例

3 5
2
1 2
2 4
1
3 4
1
4 5

输出样例:

8

思路分析 

 

 代码

#include<iostream>
using namespace std;
int N,V,s;
int v[100],w[100];
int f[110];
int main()
{
    cin>>N>>V;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        cin>>s;
        for(int j=0;j<s;j++)
        {
            cin>>v[j]>>w[j];
        }
        for(int j=V;j>=0;j--)
        {
            for(int k=0;k<s;k++)
            {
                if(j>=v[k])
                f[j]=max(f[j],f[j-v[k]]+w[k]);
            }
        }
    }
    cout<<f[V]<<endl;
    return 0;
}

6.线性dp之最长上升子序列

给定一个长度为 N 的数列,求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。

输入格式

第一行包含整数 N。

第二行包含 N 个整数,表示完整序列。

输出格式

输出一个整数,表示最大长度。

数据范围

1≤N≤1000,
−10^9≤数列中的数≤10^9

输入样例:

7
3 1 2 1 8 5 6

输出样例:

4

 思路分析

 

代码 

#include<iostream>
using namespace std;
int f[1010],a[1010];
int n,Max=1;
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        f[i]=1;
        for(int j=1;j<i;j++)
        {
            if(a[i]>a[j]) f[i]=max(f[i], f[j]+1);
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(Max<f[i]) Max=f[i];
    }
    cout<<Max<<endl;
    return 0;
}

以上是本阶段的dp入门知识和代码模板。


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