《动态规划背包问题》PPT课件

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1、背包类动态规划问题1经典的背包问题(01背包)有N件物品;第i件物品Wi公斤;第i件物品价值Ci元;现有一辆载重M公斤的卡车;问选取装载哪些物品,使得卡车运送的总价值最大?2动态规划可以按每个物品进行规划,同样每种物品有选和不选两种选择设F(i,j)表示前i件物品载重为j的最大效益,则有1<=i<=N,0<=j<=N初值:F(0,j)=0F(N,M)即答案显然时间复杂度为O(NM)3主程序如下fori:=1tomdof[0,i]:=0;//初始化fori:=1tondof[i,0]:=0;fori:=1tondo//动态规划,递推求fforj:

2、=1tomdobeginifj>=w[i]then//背包容量够大f[i,j]:=max(f[i-1,j-w[i]]+c[i],f[i-1,j])else//背包容量不足f[i,j]:=f[i-1,j];end;4满背包问题(01背包)有N件物品;第i件物品Wi公斤;第i件物品价值Ci元;现有一辆载重M公斤的卡车;问选取装载哪些物品,使得卡车开车正好装满时,运送的总价值最大?若无法装满卡车,则输出无解。5动态规划设F(i,j)表示前i件物品背包为j的最大效益,则有1<=i<=N,0<=j<=N初值:F(0,j)=0,F(1,j)=-∞F(N,M

3、)即答案显然时间复杂度为O(NM)6带条件的背包问题(1)有N件物品;第i件物品Wi公斤;第i件物品价值Ci元;第i件物品可能带0~2个附件;若装载附件,必须装载主件,反之没有约束;现有一辆载重M公斤的卡车;问选取装载哪些物品,使得卡车运送的总价值最大?7分析假设只有主件的情况,显然与经典背包问题完全相同!现在每个物品有附件,我们可以分成4种方案仅装载主件装载主件+第1个附件装载主件+第2个附件装载主件+2个附件由于上述4种并列,这是几种不同的决策同时规划即可8动态规划设F(i,j)表示前i件物品背包为j的最优解,则有,1<=i<=N,0<=j

4、<=M时间复杂度O(NM)9多层背包问题有N件物品;第i件物品Wi公斤;第i件物品价值Ci元;现有一辆载重M公斤的卡车;第i件物品限制最多只能取Xi个;问选取装载哪些物品,使得卡车运送的总价值最大?10分析我们可以类似01背包问题,将第i种物品拆分成x[i]个,这样每个物品只有1件了,如下图:然后对所有的物品采用动态规划即可。F(i,j)=max{f(i-1,j-k*w[i])+k*c[i]}0<=k*w[i]<=j11完全背包问题有N件物品;第i件物品Wi公斤;第i件物品价值Ci元;现有一辆载重M公斤的卡车;每次可以选取某种物品的任意多件装载

5、;问选取装载哪些物品,使得卡车运送的总价值最大?12分析类似多层背包问题将每个物品展开成X[i]=m/w[i]个,然后对所有的物品采用动态规划即可。若两件物品i、j满足c[i]<=c[j]且w[i]>=w[j],则将物品i去掉,不用考虑。这个优化的正确性显然:任何情况下都可将价值小费用高的j换成物美价廉的i,得到至少不会更差的方案。由于每种物品有选和不选两种情况,可以将每种物品的2k个当成一个整体考虑。这样对于某种物品要选取多个,都可以由若干个2k个物品进行组合(即2进制数)。例如第i种物品要选10个,则10=23+21。这样第i种物品的个数为

6、k=㏒2(m/wi)物品,是一个很大的改进。进一步,在计算k时,K=㏒2(j/wi),j为当前背包剩余空间。13进一步fori:=1tondo//动态规划,递推求fforj:=mdownto1dobeginifj>=w[i]then//背包容量够大f[i,j]:=max(f[i-1,j-w[i]]+c[i],f[i-1,j])else//背包容量不足f[i,j]:=f[i-1,j];end;在这里为了使得每个物品只取1个或不取,采用了每次取j都是与i-1进行比较,实际上保存了每1步取不同j的值14改进程序事实上,我们只关心剩余背包的最大值,也就

7、是仅仅关心f(j),因此,在对f(j)更新时,只要背包容量可以,那么可以反复更新。程序如下:fori:=1tondo//动态规划,递推求fforj:=0tomdobeginifj>=w[i]then//背包容量够大f[j]:=max(f[j-w[i]]+c[i],f[j])end;15思考题1:机器分配M台设备,分给N个公司。若公司i获得j台设备,则能产生Aij效益问如何分配设备使得总效益最大?M<=15,N<=10。16分析用机器数来做状态,数组f(i,j)表示前i个公司分配j台机器的最大盈利。则状态转移方程为:f(i,j)=Max{f[i-

8、1,k]+a[i,j-j]}(1<=i<=N,1<=j<=M,0<=k<=j)初始值:f(0,0)=0时间复杂度O(N*M2)17思考题2:硬币找零给

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