AcWing 3. 完全背包问题

AcWing 3. 完全背包问题

一、题目描述

N 种物品和一个容量是 V 的背包,每种物品都有无限件可用。

i 种物品的体积是 vi,价值是 wi

求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。
输出最大价值。

输入格式
第一行两个整数,NV,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。

接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积和价值。

输出格式
输出一个整数,表示最大价值。

数据范围
0<N,V1000
0<vi,wi1000

输入样例

4 5
1 2
2 4
3 4
4 5

输出样例

10

二、完全背包

状态表示:f(i,j)
集合: i是指在前i个物品中进行选择,j是指在总体积不超过j的容量下进行选择。
属性: 求一个最大值。 因为按上面的集合进行选择,每选择一次,就会出现一个结果,我们想求的是这些结果中的最大值。

状态计算
01背包不一样,01背包是每一个物品选与不选,完全背包不是这个意思。是可以不选,选择1个,或者选择多个。

i个物品,我们可以选择,也可以放弃,放弃了自然就是f[i1][j],这个没什么好讲。
如果我们选择了i物品,肯定要带上它的价值vi,而承担它的重量wi,
完成了选择它以后,我们接下来可以在前多少个物品中选呢?其实,还是i个,因为每种物品的数量无限啊!所以,选完了i,剩余的表示还是:f[i][jvi]

总结一下
二维情况下的状态转移方程

 01背包 : f[i][j]=max(f[i1][j],f[i1][jvi]+wi)
完全背包: f[i][j]=max(f[i1][j],f[i][jvi]+wi)

这样,再用二维降一维的思路来思考,就得到了完全背包的终极解法:

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

三、二维写法

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1010;
int n, m;
int f[N][N];

int main() {
    cin >> n >> m;

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int v, w;
        cin >> v >> w;
        for (int j = 1; j <= m; j++) {
            f[i][j] = f[i - 1][j];
            if (j >= v)
                f[i][j] = max(f[i][j], f[i][j - v] + w);
        }
    }
    printf("%d\n", f[n][m]);
    return 0;
}

四、一维解法

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int N = 1010;
int n, m;
int f[N];

// 完全背包问题
int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int v, w;
        cin >> v >> w;
        for (int j = v; j <= m; j++)
            f[j] = max(f[j], f[j - v] + w);
    }
    printf("%d\n", f[m]);
    return 0;
}

五、思考

为什么01背包要倒着推,完全背包要顺着推
https://www.cnblogs.com/MyNameIsPc/p/7782700.html

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