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【动态规划】背包问题汇总

2022-01-19 15:05:30  阅读:147  来源: 互联网

标签:背包 val int 汇总 wt 物品 动态 dp


0-1背包问题

题目描述

给一个可装载重量为W的背包和N个物品,每个物品有重量和价值两个属性,其中第i个物品的重量wt[i],
价值为val[i],问此背包装物品,能装的最大价值是多少
:N=3,W=4
wt=[2,1,3]
val=[4,2,3]

算法思想

定义dp数组dp[i][j] :对于前i个物品,当前背包容量为j,这种情况下背包可以装的最大价值为dp[i][j]

代码实现

public class package01 {


    public static int bag01(int N,int W,int[] wt,int[] val){
        int[][] dp=new int[N+1][W+1];
        for (int p = 0; p <= N ; p++) {   dp[...][0]=0 当背包容量为0时,此时最大价值为0
            dp[p][0]=0;
        }
        for (int k = 0; k <= W ; k++) {   dp[0][...]=0 当物品个数为0时,此时最大价值为0
            dp[0][k]=0;
        }

        for (int i = 1; i <=N ; i++) {
            for (int j = 1; j <= W; j++) {
                if(j < wt[i-1]){  如果当前背包容量小于要放入的物品i的重量(对应wt数组下标为i-1)
                    dp[i][j]=dp[i-1][j]; 不放入,用子状态更新,此时子状态为前i-1个物品,背包容量还为j,因为物品i没放入
                }else{ 					物品i能放下,比较是不放的价值大,还是放下的价值大?
                    dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],   不放的价值
                                      dp[i-1][j-wt[i-1]]+val[i-1]);  放入i的价值,此时子状态为i-1个物品,背包容量为j-放入的i物品的重量  +物品i的价值
                }
            }
        }

        return dp[N][W];
    }

    public static void main(String[] args) {
        int N=3,W=4;
        int[] wt= new int[]{2,1,3};
        int[] val= new int[]{4,2,3};

        int MaxValue = package01.bag01(N, W, wt, val);
        System.out.println(MaxValue);        ====>6
    }

标签:背包,val,int,汇总,wt,物品,动态,dp
来源: https://blog.csdn.net/a523900582/article/details/122580320

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