蓝桥杯C++基础算法-0-1背包（优化为一维）

这段代码实现了0-1 背包问题 的动态规划解法，并且使用了滚动数组来优化空间复杂度。以下是代码的详细思路解析：

1. 问题背景

给定 n 个物品，每个物品有其体积 v[i] 和价值 w[i]，以及一个容量为 m 的背包。目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。

2. 动态规划的概念

动态规划是一种常用的算法技巧，用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。在 0-1 背包问题中，动态规划通过维护一个一维数组 f 来记录不同状态下的最大价值。

3. 代码逻辑解析

(1) 输入数据

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

用户输入物品数量 n 和背包容量 m。
对于每个物品，输入其体积 v[i] 和价值 w[i]。

(2) 动态规划状态转移

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

外层循环：
- 遍历每个物品，从第 1 个到第 n 个。
内层循环：
- 遍历背包的每个容量，从 m 到 v[i]（逆序遍历）。
- 逆序遍历的原因是避免重复使用同一个物品。如果正序遍历，同一个物品可能会被多次使用，从而变成完全背包问题。
状态转移：
- f[j] 表示在容量为 j 的背包下的最大价值。
- 不选择第 i 个物品 ：f[j] 保持不变。
- 选择第 i 个物品 ：如果当前容量 j 大于等于第 i 个物品的体积 v[i]，则可以考虑选择第 i 个物品，更新 f[j] 为 f[j - v[i]] + w[i]，即在容量为 j - v[i] 的背包下的最大价值加上第 i 个物品的价值。

(3) 输出结果

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cout << f[m] << endl;

输出最终的最大价值，即 f[m]。

4. 代码效率分析

时间复杂度：
- 两层循环遍历所有物品和所有容量，时间复杂度为 O(n × m)。
空间复杂度：
- 使用了一个一维数组 f，空间复杂度为 O(m)。

5. 示例运行

输入：

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运行过程：

输入数据：
- n = 3, m = 5
- v = [1, 2, 3], w = [2, 3, 4]
动态规划状态转移：
- 初始化 f 数组为 0。
- 对于第 1 个物品：
  - f[5] = max(f[5], f[4] + 2) = 2
  - f[4] = max(f[4], f[3] + 2) = 2
  - f[3] = max(f[3], f[2] + 2) = 2
  - f[2] = max(f[2], f[1] + 2) = 2
  - f[1] = max(f[1], f[0] + 2) = 2
- 对于第 2 个物品：
  - f[5] = max(f[5], f[3] + 3) = 5
  - f[4] = max(f[4], f[2] + 3) = 5
  - f[3] = max(f[3], f[1] + 3) = 5
  - f[2] = max(f[2], f[0] + 3) = 3
- 对于第 3 个物品：
  - f[5] = max(f[5], f[2] + 4) = 7
  - f[4] = max(f[4], f[1] + 4) = 6
  - f[3] = max(f[3], f[0] + 4) = 4

输出：

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6. 总结

这段代码的核心思路是通过动态规划 解决 0-1 背包问题，并使用滚动数组 优化空间复杂度。通过维护一个一维数组 f，记录不同状态下的最大价值，并通过状态转移方程更新最大价值，最终找到在给定背包容量下的最大价值。这种方法的时间复杂度为 O(n × m) ，空间复杂度为 O(m)，适用于中等规模的 0-1 背包问题。

完整代码

cpp 复制代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

// 定义数组的最大长度
const int N = 1010;
// n 代表物品的数量，m 代表背包的容量
int n, m;
// v 数组用来存储每个物品的体积，w 数组用来存储每个物品的价值
int v[N], w[N];
// f 数组是一维数组，f[j] 表示背包容量为 j 时能获得的最大价值
int f[N];

int main()
{
    // 输入物品的数量 n 和背包的容量 m
    cin >> n >> m;
    // 循环读入每个物品的体积和价值
    for(int i = 1; i <= n; i ++) cin >> v[i] >> w[i];

    // 动态规划过程，外层循环遍历每个物品
    for(int i = 1; i <= n; i ++)
        // 内层循环从背包的最大容量 m 开始，递减到当前物品的体积 v[i]
        for(int j = m; j >= v[i]; j --)
            // 比较不选择第 i 个物品和选择第 i 个物品两种情况下的最大价值
            // 不选择第 i 个物品时，f[j] 保持不变
            // 选择第 i 个物品时，价值为 f[j - v[i]] + w[i]
            f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
    // 输出背包容量为 m 时能获得的最大价值
    cout << f[m] << endl;
    return 0;
}