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動態規劃:關于多重背包,你該了解這些!

開發 前端
對于多重背包,我在力扣上還沒發現對應的題目,所以這里就做一下簡單介紹,大家大概了解一下。

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多重背包

對于多重背包,我在力扣上還沒發現對應的題目,所以這里就做一下簡單介紹,大家大概了解一下。

有N種物品和一個容量為V 的背包。第i種物品最多有Mi件可用,每件耗費的空間是Ci ,價值是Wi 。求解將哪些物品裝入背包可使這些物品的耗費的空間 總和不超過背包容量,且價值總和最大。

多重背包和01背包是非常像的, 為什么和01背包像呢?

每件物品最多有Mi件可用,把Mi件攤開,其實就是一個01背包問題了。

例如:

背包最大重量為10。

物品為:

  重量 價值 數量
物品0 1 15 2
物品1 3 20 3
物品2 4 30 2

問背包能背的物品最大價值是多少?

和如下情況有區別么?

  重量 價值 數量
物品0 1 15 1
物品0 1 15 1
物品1 3 20 1
物品1 3 20 1
物品1 3 20 1
物品2 4 30 1
物品2 4 30 1

毫無區別,這就轉成了一個01背包問題了,且每個物品只用一次。

這種方式來實現多重背包的代碼如下:

  1. void test_multi_pack() { 
  2.     vector<int> weight = {1, 3, 4}; 
  3.     vector<int> value = {15, 20, 30}; 
  4.     vector<int> nums = {2, 3, 2}; 
  5.     int bagWeight = 10; 
  6.     for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { 
  7.         while (nums[i] > 1) { // nums[i]保留到1,把其他物品都展開 
  8.             weight.push_back(weight[i]); 
  9.             value.push_back(value[i]); 
  10.             nums[i]--; 
  11.         } 
  12.     } 
  13.  
  14.     vector<int> dp(bagWeight + 1, 0); 
  15.     for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍歷物品 
  16.         for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍歷背包容量 
  17.             dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); 
  18.         } 
  19.         for (int j = 0; j <= bagWeight; j++) { 
  20.             cout << dp[j] << " "
  21.         } 
  22.         cout << endl; 
  23.     } 
  24.     cout << dp[bagWeight] << endl; 
  25.  
  26. int main() { 
  27.     test_multi_pack(); 
  • 時間復雜度:O(m * n * k) m:物品種類個數,n背包容量,k單類物品數量

也有另一種實現方式,就是把每種商品遍歷的個數放在01背包里面在遍歷一遍。

代碼如下:(詳看注釋)

  1. void test_multi_pack() { 
  2.     vector<int> weight = {1, 3, 4}; 
  3.     vector<int> value = {15, 20, 30}; 
  4.     vector<int> nums = {2, 3, 2}; 
  5.     int bagWeight = 10; 
  6.     vector<int> dp(bagWeight + 1, 0); 
  7.  
  8.  
  9.     for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍歷物品 
  10.         for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍歷背包容量 
  11.             // 以上為01背包,然后加一個遍歷個數 
  12.             for (int k = 1; k <= nums[i] && (j - k * weight[i]) >= 0; k++) { // 遍歷個數 
  13.                 dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * weight[i]] + k * value[i]); 
  14.             } 
  15.         } 
  16.         // 打印一下dp數組 
  17.         for (int j = 0; j <= bagWeight; j++) { 
  18.             cout << dp[j] << " "
  19.         } 
  20.         cout << endl; 
  21.     } 
  22.     cout << dp[bagWeight] << endl;  
  23. int main() { 
  24.     test_multi_pack(); 
  • 時間復雜度:O(m * n * k) m:物品種類個數,n背包容量,k單類物品數量

從代碼里可以看出是01背包里面在加一個for循環遍歷一個每種商品的數量。和01背包還是如出一轍的。

當然還有那種二進制優化的方法,其實就是把每種物品的數量,打包成一個個獨立的包。

和以上在循環遍歷上有所不同,因為是分拆為各個包最后可以組成一個完整背包,具體原理我就不做過多解釋了,大家了解一下就行,面試的話基本不會考完這個深度了,感興趣可以自己深入研究一波。

總結

多重背包在面試中基本不會出現,力扣上也沒有對應的題目,大家對多重背包的掌握程度知道它是一種01背包,并能在01背包的基礎上寫出對應代碼就可以了。

至于背包九講里面還有混合背包,二維費用背包,分組背包等等這些,大家感興趣可以自己去學習學習,這里也不做介紹了,面試也不會考。

本文轉載自微信公眾號「代碼隨想錄」,可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯系代碼隨想錄公眾號。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 代碼隨想錄
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