java背包问题动态规划算法分析

背包问题

【题目描述】
一个旅行者有一个最多能装 MM 公斤的背包,现在有 nn 件物品,它们的重量分别是W1,W2,…,WnW1,W2,…,Wn,它们的价值分别为C1,C2,…,CnC1,C2,…,Cn,求旅行者能获得最大总价值。

【输入】
第一行:两个整数,MM(背包容量,M<=200M<=200)和NN(物品数量,N<=30N<=30);

第2…N+12…N+1行:每行二个整数Wi,CiWi,Ci,表示每个物品的重量和价值。

【输出】
仅一行,一个数,表示最大总价值。

【输入样例】
10 4
2 1
3 3
4 5
7 9
【输出样例】
12

我们可以通过自己打表的方式找变化求得状态方程
(横向表示容量,j)(纵向表示第几个,i)
#1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 0 1 3 3 4 4 4 4 4 4
3 0 1 3 5 5 6 8 8 9 9
4 0 1 3 5 5 6 9 9 10 12

dp[i][j]----i表示物品个数,j表示容量,dp[i][j]的值表示在此状态的最大价值
由此我们可以写出状态转移方程:

if(j<w[i])//当容量小于重量,即不拿的情况下
	dp[i][j]=dp[i-1][j]//等于上一次的值
else
	 dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);

完整代码如下:

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int m, n;
        int[] w = new int[35];
        int[] v = new int[35];
        m = in.nextInt();
        n = in.nextInt();
        int[][] dp = new int[35][205];//m容量,n数目个数

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            w[i] = in.nextInt();
            v[i] = in.nextInt();
        }

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= m; j++) {
                if(j<w[i])
                {
                    dp[i][j]=dp[i-1][j];
                }else
                {
                    dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);
                }
            }
        }
        //输出dp数组
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= m; j++) {
                System.out.print(dp[i][j]+" ");
            }
            System.out.println();
        }
        System.out.println(dp[n][m]);
        in.close();
    }
}

当然,如果容量数字和物品个数很大的时候,这个表会很大,但是dp数组只与自己的上一次有关,会造成空间浪费,所以我们可以改进成滚动数组,减小空间,使其变成一维数组。

小tips:因为是滚动数组,所以如果第二层循环从1开始的话,可能会覆盖上一次的值,所以第二层循环的时候我们从后往前开始!

import java.util.*;
import java.lang.*;

public class Main {
    static int[]dp=new int[205];
    static int[] w = new int[35];
    static int[] v = new int[35];
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int m, n;
        m = in.nextInt();
        n = in.nextInt();
//        int[][] dp = new int[35][205];//m容量,n数目个数

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            w[i] = in.nextInt();
            v[i] = in.nextInt();
        }

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = m; j >= 1; j--) {
                if(j>=w[i])
                {
                    dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]);
                }
            }

        }
        //输出dp数组
//        for (int i = 1; i <= n; i++) {
//            for (int j = 1; j <= m; j++) {
//                System.out.print(dp[i][j]+" ");
//            }
//            System.out.println();
//        }
//        System.out.println(dp[n][m]);
        System.out.println(dp[m]);
        in.close();
    }
}

以上就是java动态规划算法之背包问题的详细内容,更多关于java动态规划背包的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • java动态规划算法——硬币找零问题实例分析

    本文实例讲述了java动态规划算法--硬币找零问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题描述 现在有3种硬币分别为:1元,5元,10元,现在给你63元,让你全部换成硬币,求出最小硬币数量,也就是说,怎么用最少的硬币数凑成63元. 分析问题 解决这个问题,我们可以将这个大问题分成若干个小问题,自下而上解决问题. 1元对应的最小硬币数是1 2元对应的最小硬币数是2 3元对应的最小硬币数是3 4元对应的最小硬币数是4 -- 63元对应的最小硬币数是XXX 假设我们将前边计算出的金额对应的最小硬币数像

  • Java矩阵连乘问题(动态规划)算法实例分析

    本文实例讲述了Java矩阵连乘问题(动态规划)算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题描述:给定n个矩阵:A1,A2,...,An,其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2...,n-1.确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少.输入数据为矩阵个数和每个矩阵规模,输出结果为计算矩阵连乘积的计算次序和最少数乘次数. 问题解析:由于矩阵乘法满足结合律,故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序.这种计算次序可以用加括号的方式来确定.若一个矩阵连乘积的计算次序完全确

  • java背包问题动态规划算法分析

    背包问题 [题目描述] 一个旅行者有一个最多能装 MM 公斤的背包,现在有 nn 件物品,它们的重量分别是W1,W2,-,WnW1,W2,-,Wn,它们的价值分别为C1,C2,-,CnC1,C2,-,Cn,求旅行者能获得最大总价值. [输入] 第一行:两个整数,MM(背包容量,M<=200M<=200)和NN(物品数量,N<=30N<=30): 第2-N+12-N+1行:每行二个整数Wi,CiWi,Ci,表示每个物品的重量和价值. [输出] 仅一行,一个数,表示最大总价值. [输入

  • 背包问题-动态规划java实现的分析与代码

    一.动态规划的原理 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法–动态规划.1957年

  • Java实现动态规划背包问题

    目录 前言 一.原理 1.1 最优子结构性质 1.2 递归关系 二.算法描述 2.1 算法描述 2.2 图解 2.3 构造最优解 三. 0 − 1 0-1 0−1 背包问题相关题目 3.1 题目 3.2 源程序(Java求解 0 − 1 0-1 0−1背包问题) 3.3 运行结果 总结 前言 给定 n n n 种物品和一个背包.物品 i i i 的重量是 w i wi wi,其价值为 v i vi vi,背包的容量为 c c c.问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 一.

  • Java使用动态规划算法思想解决背包问题

    目录 动态规划算法 动态规划算法的思想 最优性原理 动态规划算法的三大特点 动态规划算法中的0/1背包问题 动态规划算法的优点 小结 动态规划算法 动态规划算法的思想 动态规划算法处理的对象是多阶段复杂决策问题,动态规划算法和分治算法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题(阶段),然后分别求解各个子问题(阶段),最后将子问题的解组合起来得到原问题的解,但是与分治算法不同的是,子问题往往不是相互独立的,而是相互联系又相互区别的 动态规划算法问题求解的目标是获取导致问题最优解的最优决策序

  • Java通过动态规划设计股票买卖最佳时机

    目录 买卖股票的最佳时机 动态规划 买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格.你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票.设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.返回你可以从这笔交易中获取的最大利润.如果你不能获取任何利润,返回 0 . 示例: 链接:https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock 动态规划

  • Java 数据结构与算法系列精讲之背包问题

    概述 从今天开始, 小白我将带大家开启 Java 数据结构 & 算法的新篇章. 动态规划 动态规划 (Dynamic Programming) 的核心思想是把大问题划分为小问题进行解决. 先求解子问题, 然后从这些子问题的解得到原问题的解. 动态规划的优点: 可以帮助我们解决多阶段问题, 化繁为简 动态规划的缺点: 没有统一的处理方法, 具体问题具体分析 当变量的维数增大时, 计算和存储会急剧增大 背包问题 背包问题 (Knapsack Problem) 指有 N 件物品和一个容量为 V 的背包

  • 图解Java经典算法快速排序的原理与实现

    目录 快速排序 算法原理 图解 Java代码实现 算法分析 快速排序 通过一趟排序将待排元素分成独立的两部分,其中一部分为比基准数小的元素,另一部分则是比基准数大的元素.然后对这两部分元素再按照前面的算法进行排序,直到每一部分的元素都只剩下一个. 本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法. 算法原理 从数列中挑出一个元素作为基准点 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面 然后基准值左右两边,重复上述步骤 通过递归把基准值元素左右两侧的

  • Java动态规划之硬币找零问题实现示例

    目录 问题描述: 问题分析: 具体的过程如下: 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的

  • Java 四种基本加密算法分析

    Java 四种基本加密算法分析 简单的java加密算法有: BASE64 严格地说,属于编码格式,而非加密算法 MD5(Message Digest algorithm 5,信息摘要算法) SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法) HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鉴别码) 1. BASE64 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,大家可以查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的

  • PHP动态规划解决0-1背包问题实例分析

    本文实例分析了PHP动态规划解决0-1背包问题.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 背包问题描述:一个承受最大重量为W的背包,现在有n个物品,每个物品重量为t, 每个物品的价值为v. 要使得这个背包重量最大(但不能超过W),同时又需要背包的价值最大. 思路:定义一个二维数组,一维为物品数量(表示每个物品),二维是重量(不超过最大,这里是15),下面数组a, 动态规划原理思想,max(opt(i-1,w),wi+opt(i-1,w-wi)) 当中最大值, opt(i-1,w-wi)指上一个最优解

随机推荐