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背包问题

目录

开端

01背包问题

AcWing 01背包问题

Luogu P2925干草出售

Luogu P1048采药

完全背包问题

AcWing 完全背包问题

Luogu P1853投资的最大效益

多重背包问题

AcWing 多重背包问题 I

AcWing 多重背包问题 II

Luogu P1776宝物筛选

混合背包问题

AcWing 混合背包问题

Luogu P1833樱花

二维费用背包问题

AcWing 二维费用的背包问题 

Luogu P1507NASA的食物计划

分组背包问题

AcWing 分组背包问题

Luogu P1757 通天之分组背包


开端

关于背包问题,嗯一直学不明白,暑假咸的没事又拾起来学了一下,跟着这位大佬整理的思路(背包九讲——全篇详细理解与代码实现-CSDN博客),对背包的思想有了一定清晰的理解,大佬的文章有些长,所以跟着自己的思路再整理一下。

为了方便统一,先定义一下

c[i]:表示代价

w[i]:表示价值

dp[i][j]:表示前i个物品花费代价为j的可以获得的最大代价

p[i]:表示第i种物品最多有p[i]件

01背包问题

定义:

dp[i][j]:表示前i个物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i1件物品状态:

①不选:dp[i][j]=dp[i-1][j]②选:dp[i][j]=dp[i][j-c[i]]+w[i]

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])

优化空间复杂度:

O(V*N)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=V;j--)dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i]);

O(V)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i]);

关于顺序和逆序:

逆序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])转移过来的
顺序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])转移过来的

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

 AcWing 01背包问题

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P2925干草出售

const int N = 5e4 + 10;
int w[N], dp[N];
inline void solve()
{int C, H;cin >> C >> H;for (int i = 1; i <= H; i++)cin >> w[i];for (int i = 1; i <= H; i++)for (int j = C; j >= w[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + w[i]);cout << dp[C] << endl;
}

Luogu P1048采药

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int T, M;cin >> T >> M;for (int i = 1; i <= M; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= M; i++)for (int j = T; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[T] << endl;
}

完全背包问题

 定义:

dp[i][j]:表示前i种物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i种物品状态:

①不选该种物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];
②选不同件该种物品:选0件、1件、2件……k件:dp[i][j]=dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k;

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k)  0<=c[i]*k<=j

优化空间复杂度:

O(N*∑(V/c[i]))

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=V;j++)for(int k=0;c[i]*k<=j;k++)dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k);
# 第一个参数,因为k=0时就相当于dp[i-1][j];

O(V*N)转化为01背包问题

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=j;j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i]);
//等价于dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i]);(不取该物品,取不同件);

关于顺序和逆序:

逆序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])转移过来的
顺序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])转移过来的

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

AcWing 完全背包问题

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1853投资的最大效益

const int N = 1e6 + 10;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int s, n, d;cin >> s >> n >> d;for (int i = 1; i <= d; i++)cin >> c[i] >> w[i];while (n--){for (int i = 1; i <= d; i++)for (int j = c[i]; j <= s; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);s += dp[s];}cout << s << endl;
}
int main(

这个题目有个小坑

所以要做一下处理:除以1000防止爆空间

const int N = 1e6 + 10;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int s, n, d;cin >> s >> n >> d;for (int i = 1; i <= d; i++)cin >> c[i] >> w[i];while (n--){for (int i = 1; i <= d; i++)for (int j = c[i] / 1000; j <= s / 1000; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i] / 1000] + w[i]);s += dp[s / 1000];}cout << s << endl;
}

多重背包问题

  定义:

dp[i][j]:表示前i种物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i种物品状态:

①不选该种物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];
②选不同件该种物品:选1件、2件……p[i]件:dp[i][j]=dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k;

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k)  0<=k<=p[i]

转化为01背包问题:

方法一:O(V*∑p[i])

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j--)for(int k=1;c[i]*k<=j&&k<=p[i];k++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]*k]+w[i]*k);
# 第一个参数,因为k=0时就相当于dp[i-1][j];

方法二:二进制优化O(N*log(p)*V)

for (int i = 1; i <= N; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s)  //0……2^k-1部分的系数1,2,4,8……{cnt++;c[cnt] = k * a;w[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0)  //2^k……s部分的系数 s-2^k{cnt++;c[cnt] = s * a;w[cnt] = s * b;}}N = cnt;  //更新总数量for (int i = 1; i <= N; i++)  //01背包问题for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);
 for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s = min(p[i], W / w[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = W; j >= k * w[i]; j--){dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + k * c[i]);}}}

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

方法一:

AcWing 多重背包问题 I

const int N = 110;
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = 1; c[i] * k <= j && k <= p[i]; k++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i] * k] + w[i] * k);cout << dp[V] << endl;
}

方法二:

AcWing 多重背包问题 II

const int N = 20010;  //注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= N; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s)  //0……2^k-1部分的系数1,2,4,8……{cnt++;c[cnt] = k * a;w[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0)  //2^k……s部分的系数 s-2^k{cnt++;c[cnt] = s * a;w[cnt] = s * b;}}N = cnt;  //更新总数量for (int i = 1; i <= N; i++)  //01背包问题for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1776宝物筛选

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int n, W;cin >> n >> W;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= n; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s){cnt++;w[cnt] = k * a;c[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0){cnt++;w[cnt] = s * a;c[cnt] = s * b;}}n = cnt;for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = W; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[W] << endl;
}

简化

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int n, W;cin >> n >> W;for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s = min(p[i], W / w[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = W; j >= k * w[i]; j--){dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + k * c[i]);}}}cout << dp[W] << endl;
}

混合背包问题

 01背包、完全背包、多重背包的混合状态转移:

for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];// 01背包if (p[i] == -1)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 完全背包else if (p[i] == 0)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 多重背包二进制优化else{int s = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = max(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}}

AcWing 混合背包问题

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];// 01背包if (p[i] == -1)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 完全背包else if (p[i] == 0)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);//或将完全背包转化为多重01背包s=V/c[i]// 多重背包二进制优化else{int s = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}}cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1833樱花

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int m1, m2, s1, s2, N;scanf("%d:%d %d:%d %d", &m1, &s1, &m2, &s2, &N);int V = m2 * 60 + s2 - m1 * 60 - s1;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s;if (p[i] == 0) // 完全转化为多重s = V / c[i];elses = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}cout << dp[V] << endl;
}

二维费用背包问题

 定义:每件物品需要同时花费两种不同的代价

dp[i][j][k]:表示前i种物品付出两种代价分别最大为j和k时可获得的最大价值

状态转移方程:

dp[i][j][k]=max(dp[i-1][j][k],dp[i-1][j-c[i]][k-m[i]]+w[i])  

01背包代码(完全背包、多重背包可以类比)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j--)for(int k=M;k>=m[i];k--)dp[j][k]=max(dp[j][k],dp[j-c[i]][k-m[i]]+w[i]);

AcWing 二维费用的背包问题 

const int N = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N][N];
inline void solve()
{int N, V, M;cin >> N >> V >> M;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> m[i] >> w[i];for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = M; k >= m[i]; k--)dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - c[i]][k - m[i]] + w[i]);}cout << dp[V][M] << endl;
}

Luogu P1507NASA的食物计划

const int N = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N][N];
inline void solve()
{int V, M, N;cin >> V >> M >> N;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> m[i] >> w[i];for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = M; k >= m[i]; k--)dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - c[i]][k - m[i]] + w[i]);}cout << dp[V][M] << endl;
}

分组背包问题

  定义:

dp[k][j]:表示前k组物品花费代价j能取得的最大价值

子问题第k组物品状态:

①不选该组物品:dp[k][j]=dp[k-1][j];
②选该组物品:dp[k][j]=dp[k-1][j-c[i]+w[i]] 物品i属于k组

状态转移方程:

dp[k][j]=max(dp[k-1][j],dp[k-1][j-c[i]]+w[i])  

模板:

 for (int k = 1; k <= N; k++){int s;cin >> s; // 第k组的物品数量for (int i = 1; i <= s; i++)cin >> c[i] >> w[i]; // 组中每个物品i的属性for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= s; i++) // 保证每组物品只能选一个,可以覆盖之前组内物品最优解的来取最大值if (j >= c[i])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);}

AcWing 分组背包问题

const int N = 110; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int k = 1; k <= N; k++){int s;cin >> s; // 第k组的物品数量for (int i = 1; i <= s; i++)cin >> c[i] >> w[i]; // 组中每个物品i的属性for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= s; i++) // 保证每组物品只能选一个,可以覆盖之前组内物品最优解的来取最大值if (j >= c[i])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);}cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1757 通天之分组背包

const int N = 110;  // 注意初始化,否则会越界
const int M = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[M], w[M], dp[M];
int g[N][N], b[M]; // g[k][i]表示小组k种第i个物品的编号,b[k]表示小组k的物品+1;
inline void solve()
{int N, V;cin >> V >> N;int t = 0, k = 0;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> k;t = max(t, k);  // 求小组的组数b[k]++;         // 小组k的物品+1;g[k][b[k]] = i; // 小组k中第b[k]个物品的编号为i;}for (int k = 1; k <= t; k++)for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= b[k]; i++)if (j >= c[g[k][i]])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[g[k][i]]] + w[g[k][i]]);cout << dp[V] << endl;
}

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Neural Computation ( IF 3.278 ) 摘要&#xff1a; 在采集指纹图像数据库后&#xff0c;设计了一种用于指纹识别的神经网络算法。当给出一对指纹图像时&#xff0c;算法输出两个图像来自同一手指的概率估计值。在一个实验中&#xff0c;神经网络使用几百对图像进行训练&…...

ChatGPT推出全新功能,引发人工智能合成声音担忧|百能云芯

人工智能AI科技企业OpenAI公司25日宣布&#xff0c;其聊天应用程序ChatGPT如今具备「看、听、说」能力&#xff0c;至少能够理解口语、用合成语音回应并且处理图像&#xff1b;但专家忧心&#xff0c;以假乱真与深度伪造的乱象可能变本加厉。 国家广播公司新闻网(NBC News)报导…...

Java 实现遍历一个文件夹,文件夹有100万数据,获取到修改时间在2天之内的数据

目录 1 需求2 实现1&#xff08;第一种方法&#xff09;2 实现2 &#xff08;推荐使用这个&#xff0c;快&#xff09;3 实现3&#xff08;推荐&#xff09; 1 需求 现在有一个文件夹&#xff0c;里面会一直存数据&#xff0c;动态的存数据&#xff0c;之后可能会达到100万&am…...

持续集成部署-k8s-命令行工具:基础命令的使用

持续集成部署-k8s-命令行工具:基础命令的使用 1. 资源类型与别名2. 资源操作2.1 创建对象2.2 显示和查找资源2.3 更新资源2.4 修补资源2.5 编辑资源2.6 scale 资源2.7 删除资源3. 格式化输出1. 资源类型与别名 资源类型缩写别名clusterscomponentstatusescsconfigmapscmdaemon…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外&#xff0c;K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案&#xff0c;全安装在K8S群集中。 具体可参…...

Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以?

Golang 面试经典题&#xff1a;map 的 key 可以是什么类型&#xff1f;哪些不可以&#xff1f; 在 Golang 的面试中&#xff0c;map 类型的使用是一个常见的考点&#xff0c;其中对 key 类型的合法性 是一道常被提及的基础却很容易被忽视的问题。本文将带你深入理解 Golang 中…...

PHP和Node.js哪个更爽?

先说结论&#xff0c;rust完胜。 php&#xff1a;laravel&#xff0c;swoole&#xff0c;webman&#xff0c;最开始在苏宁的时候写了几年php&#xff0c;当时觉得php真的是世界上最好的语言&#xff0c;因为当初活在舒适圈里&#xff0c;不愿意跳出来&#xff0c;就好比当初活在…...

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...

CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互

引擎版本&#xff1a; 3.8.1 语言&#xff1a; JavaScript/TypeScript、C、Java 环境&#xff1a;Window 参考&#xff1a;Java原生反射机制 您好&#xff0c;我是鹤九日&#xff01; 回顾 在上篇文章中&#xff1a;CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...

CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发:涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云

目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...

html-<abbr> 缩写或首字母缩略词

定义与作用 <abbr> 标签用于表示缩写或首字母缩略词&#xff0c;它可以帮助用户更好地理解缩写的含义&#xff0c;尤其是对于那些不熟悉该缩写的用户。 title 属性的内容提供了缩写的详细说明。当用户将鼠标悬停在缩写上时&#xff0c;会显示一个提示框。 示例&#x…...

免费PDF转图片工具

免费PDF转图片工具 一款简单易用的PDF转图片工具&#xff0c;可以将PDF文件快速转换为高质量PNG图片。无需安装复杂的软件&#xff0c;也不需要在线上传文件&#xff0c;保护您的隐私。 工具截图 主要特点 &#x1f680; 快速转换&#xff1a;本地转换&#xff0c;无需等待上…...

AI+无人机如何守护濒危物种?YOLOv8实现95%精准识别

【导读】 野生动物监测在理解和保护生态系统中发挥着至关重要的作用。然而&#xff0c;传统的野生动物观察方法往往耗时耗力、成本高昂且范围有限。无人机的出现为野生动物监测提供了有前景的替代方案&#xff0c;能够实现大范围覆盖并远程采集数据。尽管具备这些优势&#xf…...

LabVIEW双光子成像系统技术

双光子成像技术的核心特性 双光子成像通过双低能量光子协同激发机制&#xff0c;展现出显著的技术优势&#xff1a; 深层组织穿透能力&#xff1a;适用于活体组织深度成像 高分辨率观测性能&#xff1a;满足微观结构的精细研究需求 低光毒性特点&#xff1a;减少对样本的损伤…...