算法-动态规划

动态规划算法

应用场景-背包问题
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介绍

  1. 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法
  2. 动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先解决子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。
  3. 与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。(即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上,进行进一步的求解)
  4. 动态规划可以通过填表的方式来逐步推进,得到最优解。

背包问题思路分析和图解

  • 思路分析
    • 背包问题主要是指一个给定容量的背包、若干具有一定价值和重量的物品,如何选择物品放入背包使物品的价值最大。其中又分01背包和完全背包(完全背包指的是:每种物品都有无限件可用)
    • 这里的问题属于01背包,即每个物品最多放一个。而无限背包可以转化为01背包。
  • 算法的主要思想,利用动态规划来解决。每次遍历到的第i个物品,根据w[i]和v[i]来确定是否需要将该物品放入背包中。即对于给定的n个物品,设v[i]、w[i]分别为第i个物品的价值和重量,C为背包的容量。再令v[i][j]表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的最大价值。则我们有下面的结果:

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代码实现

public class DP {public static void main(String[] args) {int[] w = {1,4,3}; //物品的重量int[] val = {1500,3000,2000}; //每个物品对应的价值int m = 4; //背包的容量int n = val.length; //物品的个数//创建二维数组//v[i][j] 表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的最大价值int[][] v = new int[n+1][m+1];//为了记录放入商品的情况,我们定一个二维数组int[][] path = new int[n+1][m+1];//初始化第一行和第一列,但是我们这里默认是0就不用处理//根据前面公式来动态规划处理for (int i = 1; i < v.length; i++) { //第一行从1开始for (int j = 1; j < v[0].length; j++) { //不处理第一列,从1开始//公式if(w[i-1] > j){ //因为我们程序从1开始,所以原来的公式需要i-1v[i][j] = v[i-1][j]; //当准备加入新增的商品的容量大于 当前背包的容量时,直接使用上一个单元格的数据}else{if(v[i-1][j] < val[i-1]+v[i-1][j-w[i-1]]){v[i][j] = val[i-1]+v[i-1][j-w[i-1]];//把当前的情况记录到pathpath[i][j] = 1;}else {v[i][j] = v[i-1][j];}}}}//输出一下v看看目前的情况for (int i = 0; i < v.length; i++) {for (int j = 0; j < v[i].length; j++) {System.out.print(v[i][j] + " ");}System.out.println();}System.out.println("==============");//输出最后我们是放入的哪些商品//遍历path,这样输出会把所有的放入情况都得到,其实我们只需要最后的放入int i = path.length-1;int j = path[0].length-1;while (i > 0 && j > 0){if(path[i][j] == 1){System.out.printf("第%d个商品放入到背包\n",i);j -= w[i-1];}i--;}}
}

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