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hakunamatata11
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01 背包问题可不可以不用动态规划解?

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  •   hakunamatata11 · 2019-12-04 18:31:21 +08:00 · 1316 次点击
    这是一个创建于 1819 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    爆搜法和贪心法也是解决 01 背包的思路,但都存在局限。

    爆搜法解 01 背包

    举例:背包容量 m = 10,物品大小 A = [2, 3, 5, 7] ,物品价值 V = [1, 5, 2, 4]

    爆搜解法:分别枚举每一个物体取或者不取,1 代表取,0 代表不取

    image

    爆搜算法的局限

    image

    贪心法解 01 背包

    取价值最高:

    • m=2, A = [1, 1, 2], V = [2, 2, 3]
    • 贪心答案:3,正确答案:4

    取重量最轻 :

    • m=2, A = [1, 1, 2], V = [1, 1, 3]
    • 贪心答案:2,正确答案:3

    取单位价值最高:

    • m=3, A = [1, 1, 3], V = [2, 2, 5]
    • 贪心答案:4,正确答案:5

    可以看到,所有的贪心都是错误的!!!

    那么,动态规划如何解 01 背包呢?

    举例 1:

    背包容量 m = 10,物品大小 A = [2, 3, 5, 7] ,物品价值 V = [1, 5, 2, 4]。

    使用数组来记录取前 i 个物品,在容量 j 的情况下能取的最大价值 :

    image

    dp[i][j]表示前 i 个物体,在容量 j 的情况下,能取到的最大价值

    如果取第 i 个物体,价值为 dp[i - 1][j - A[i]] + V[i] (j-A[i]>0)

    如果不取第 i 个物体,价值为 dp[i - 1][j]

    状态转移:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j – A[i]] + V[i], dp[i - 1][j])

    实际上,除了 01 背包外,我们还需要掌握背包问题的另外 2 种的子问题——完全背包和多重背包问题,剩下一些都是这 3 种的变形以及组合。

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