【算法】01背包

算法-01背包


前置知识

  • DP

思路

01背包一般分为两种,不妨叫做价值01背包和判断01背包。

价值01背包

01背包问题是这样的一类问题:给定一个背包的容量 m m m n n n 个物品,每个物品有重量 w w w 和价值 v v v,求不超过背包容量时可以装下的最大价值。
对于这类问题,我们使用DP,设 f i , j f_{i,j} fi,j 为考虑前 i i i 个物品时总重恰好为 j j j 的最大价值和。
容易得到DP方程: f i , j = max ⁡ ( f i − 1 , j , f i − 1 , j − w + v ) f_{i,j}=\max(f_{i-1,j},f_{i-1,j-w}+v) fi,j=max(fi1,j,fi1,jw+v)

判断01背包

思路类似,方程变为 f i , j = f i − 1 , j ∣ f i − 1 , j − w + v f_{i,j}=f_{i-1,j}\mid f_{i-1,j-w}+v fi,j=fi1,jfi1,jw+v 即可


算法参数

  • 时间复杂度: Θ ( n m ) \Theta(nm) Θ(nm)
  • 空间复杂度: Θ ( n m ) \Theta(nm) Θ(nm)

滚动优化

滚动优化是动态规划中最常见的空间优化了。
容易发现在动态转移方程中有 f i , j = max ⁡ ( f i − 1 , j , f i − 1 , j − w + v ) f_{i,j}=\max(f_{i-1,j},f_{i-1,j-w}+v) fi,j=max(fi1,j,fi1,jw+v)
注意到第一维仅仅继承上一轮循环的状态,可以把这一维删掉。
我们注意到每次从前往后枚举 j j j,前面的状态已经被更新了,于是不妨倒过来循环,此时前面的数据还是上一次的结果,拿过来用即可。


算法参数

  • 时间复杂度: Θ ( n m ) \Theta(nm) Θ(nm)
  • 空间复杂度: Θ ( n + m ) \Theta(n+m) Θ(n+m)

实现代码

  • 价值
f[0]=0;
for (int i=1;i<=n;i++)for (int j=m;j>=w[i];j--)f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i]);
  • 判断
f[0]=1;
for (int i=1;i<=n;i++)for (int j=m;j>=w[i];j--)f[j]=f[j]|f[j-w[i]];

练习

  • P1048
  • P1049
  • P1734

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