OpenJudge_ 简单英文题_04:0/1 Knapsack

题目

描述

Given the weights and values of N items, put a subset of items into a knapsack of capacity C to get the maximum total value in the knapsack. The total weight of items in the knapsack does not exceed C.

输入

First line: two positive integers N (N <= 100) and C (C <= 1000).

Second line: N positive integers w[i] (w[i] <= 1000), indicating the weight of the i-th item.

Third line: N positive integers v[i] (v[i] <= 1000), indicating the value of the i-th item.

输出

One line contains several integers, indicating the indexes of the selected items.

样例输入

5 10

2 4 6 2 5

1 3 4 2 8

样例输出

2

5

翻译

题目:

0/1背包

描述:

给定N个物品的权重和值,将一个子集的物品放入容量为C的背包中,以获得背包中的最大总值。背包中物品的总重量不超过C。

输入:

第一行:两个正整数N(N<=100)和C(C<=1000)。

第二行:N个正整数w[i](w[i]<=1000),表示第i个项目的权重。

第三行:N个正整数v[i](v[i]<=1000),表示第i项的值。

输出:

一行包含几个整数,表示所选项目的索引。

代码

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int n,//物品数量

c,//背包容量

w[1001],//每物品重量

v[1001],//每物品价值

f[101][1001];//多少重量时对应的最大价值

/*

f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+v[i]);

f[几个物品][重量]=最大(f[不要该物品][同样重量],f[不要该物品][重量-该物品重量]+该物品价值);

没有该重量时的最大价值+该物品价值。

*/

struct node{

int i,j;

}p[101][1001]; //该物品的上个物品

void view(){//观察数据

cout<<"数据:\n";

cout<<"重量\t\t";for(int j=0;j<=c;j++)cout<<j<<"\t";cout<<endl;

for(int i=1;i<=n;i++){

cout<<i<<":\t"<<w[i]<<","<<v[i]<<"\t";for(int j=0;j<=c;j++)cout<<f[i][j]<<"\t";cout<<endl;

cout<<"\t\t";for(int j=0;j<=c;j++)cout<<p[i][j].i<<","<<p[i][j].j<<"\t";cout<<endl;

}

cout<<endl;

}

int main(){

//freopen("data.cpp","r",stdin);

cin>>n>>c;

//cout<<"物品数量"<<n<<"\t背包容量"<<c<<endl;

for(int i=1;i<=n;i++)cin>>w[i];

for(int i=1;i<=n;i++)cin>>v[i];

for(int i=1;i<=n;i++)//行,各物品

for(int j=0;j<=c;j++){//列,每重量

f[i][j]=f[i-1][j];//该重量时能取得的最大价值可以初步认定为不用该物品就取得的最大价值

p[i][j]=node{i-1,j};

if(j>=w[i])//如果重量超过该物品的重量,可以考虑用该物品

if(f[i][j]<f[i-1][j-w[i]]+v[i]){//不用该物品(i-1)不算该物品重量(j-w[i])时取得的最大价值上+该物品的价值

f[i][j]=f[i-1][j-w[i]]+v[i];

p[i][j]=node{i-1,j-w[i]};

}

}

//view();

stack s;

int pi=n,pj=c;

while(f[pi][pj]!=0){//只要有价值就算

node px=p[pi][pj];//找到前一状态

if(pj!=px.j)s.push(pi);//如果两状态的重量一样就不算。

pi=px.i,pj=px.j;

}

while(!s.empty()){//逆序输出采用的各物品

cout<<s.top()<<endl;s.pop();

}

return 0;

}

小结

动态规划就怕画表格,画完表格就清楚了。

初始状态是怎样,随着阶段的变化状态怎样变化。

然后就能找到动态转移方程。

相关推荐
平凡但不平庸的码农30 分钟前
Go Slice 详解
算法·golang
Jasmine_llq4 小时前
《B3867 [GESP202309 三级] 小杨的储蓄》
算法·循环遍历·数组累加(模拟)·索引定位·顺序输出
啦啦啦_99994 小时前
案例之 逻辑回归_电信用户流失预测
算法·机器学习·逻辑回归
风筝在晴天搁浅4 小时前
快手/字节 CodeTop LeetCode 415.字符串相加
算法·leetcode
DragonnAi5 小时前
猫咪如厕检测与分类识别系统系列【十四】 项目结构重新整理-即将开源完整算法
算法·开源
机器视觉_Explorer5 小时前
【halcon】编程技巧:鼠标擦除
图像处理·人工智能·深度学习·算法·视觉检测
灵智实验室6 小时前
PX4状态估计技术EKF2详解(二):EKF2 误差状态动力学与协方差传播
算法·无人机·px 4
米粒16 小时前
力扣算法刷题 Day 64 Floyd算法 & A* 算法 & 总结篇
算法·leetcode·职场和发展
XX風6 小时前
OpenGL中Face culling 面剔除的具体实现
算法·图形渲染
IT猿手6 小时前
光伏模型参数估计:基于山羊优化算法(GOA )的光伏模型参数辨识问题求解研究,免费提供完整MATLAB代码链接
开发语言·算法·matlab·群智能优化算法·智能优化算法·光伏模型参数估计·光伏模型参数辨识