第九章动态规划第三节背包问题第三节背包问题一、01背包问题问题:有N件物品和一个容量为V的背包
第i件物品的费用(即体积,下同)是w[i],价值是c[i]
求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大
基本思路:这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放
用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品(部分或全部)恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值
则其状态转移方程便是:f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-w[i]]+c[i]}
这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的
所以有必要将它详细解释一下:“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题,若只考虑第i件物品的策略(放或不放),那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题
如果不放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”;如果放第i件物品,那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-w[i]的背包中”,此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-w[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值c[i]
注意f[i][v]有意义当且仅当存在一个前i件物品的子集,其费用总和为v
所以按照这个方程递推完毕后,最终的答案并不一定是f[N][V],而是f[N][0
V]的最大值
如果将状态的定义中的“恰”字去掉,在转移方程中就要再加入一项f[i-1][v],这样就可以保证f[N][V]就是最后的答案
但是若将所有f[i][j]的初始值都赋为0,你会发现f[n][v]也会是最后的答案
因为这样你默认了最开始f[i][j]是有意义的,只是价值为0,就看作是无物品放的背包价值都为0,所以对最终价值无影响,这样初始化后的状态表示就可以把“恰”字去掉
优化空间复杂度以上方法的时间