Question

c语言背包问题，求高手解答

有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。

要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。

物品 A B C D E F G

重量 35kg 30kg 6kg 50kg 40kg 10kg 25kg

价值 10$ 40$ 30$ 50$ 35$ 40$ 30$
最好有代码

Answer 1

对01背包求解，方法有回溯法、分支限界法、动态规划法等。给你一个较容易理解的解法：穷举搜索。问题求解的结果实际上是一个01序列，0表示该物品未装入背包，1表示装入背包。以本题为例，设求解结果为0111011，表示第0个和第4个未装入，其他均装入。关键就是如何找到这个01序列。设物品数量为n，则解空间为2^n，所以穷举搜索的时间效率为O(2^n)。
#include <stdio.h>
#define N 7
int weight[N]={35, 30, 6, 50, 40 10, 25}, cost[N]={10, 40, 30, 50, 35, 40, 30};
char name[] = "ABCDEFG";
int max = 0, Max[N]; /*max用于存放最大价值，Max用于存放最优解向量*/
int v[N]; /*v：求解时用于存放求解过程向量*/
template <class T>
void Swap(T &a, T &b)
{
T tmp = a;
a = b, b = tmp;
}
void Knapsack(int step, int bag, int value1, int value2, int n)
/*step表示第step步的选择（即第step个物品的选择），bag为背包剩余容量，value1表示包中现有物品总价值，value2表示剩余物品总价值，n为物品总数量*/
{
int i;
if((step >= n) || (weight[step] > bag) || (value1 + value2 <= max)) /*如果所有物品都选择完毕或剩余的物品都放不进或者包中物品总价值与剩余物品总价值之和小于等于目前的已知解，则找到一个解(但不一定是最终解或更优解)*/
{
for(i = step; i < n; i++) v[i] = 0; /*剩余的物品都不放入*/
if(value1 > max) /*如果本次求得的解比以往的解更优，则将本次解作为更优解*/
{
max = value1;
for(i = 0; i < n; i++) Max[i] = v[i]; /*将更优解保存到Max向量中*/
}
return;
}
v[step] = 0, Knapsack(step + 1, bag, value1, value2 - cost[step], n); /*不将第step个物品放入背包，第step个物品的价值被放弃，进行下一步的选择*/
v[step] = 1, Knapsack(step + 1, bag - weight[step], value1 + cost[step], value2 - cost[step], n); /*将第step个物品放入背包，进行下一步的选择*/
}
void main( )
{
/*输入数据：背包容量、物品数量、重量、价值 代码略*/
int bag = 150, i, j, min, totalcost;
/*按物品重量从小到大的顺序对物品排序，排序时cost向量中的相对顺序也要作相应移动*/
for(i = 0; i < N - 1; i++) {
for(min = i, j = i + 1; j < N; j++)
if(weight[j] < weight[min]) min = j;
if(i != min) {
Swap(weight[i], weight[min]);
Swap(cost[i], cost[min]);
Swap(name[i], name[min]);
}
}
for(totalcost = 0, i = 0; i < N; i++) totalcost += cost[i]; /*求总价值*/
Knapsack(0, bag, 0, totalcost, N); /*bag为空背包容量, totalcost为物品总价值, N为物品数量*/
/*以下输出解*/
printf("最大价值为: %d。\n装入背包的物品依次为：\n", max);
for(i = 0; i < N; i++)
if(Max[i]) printf("%c\t", name[i]);
printf("\n");
}

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Answer 2

基本思路
这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。 用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是： f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]} 这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题，若只考虑第i件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”，价值为f[i-1][v]；如果放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”，此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i]。

优化空间复杂度
以上方法的时间和空间复杂度均为O(N*V)，其中时间复杂度基本已经不能再优化了，但空间复杂度却可以优化到O(V)。 先考虑上面讲的基本思路如何实现，肯定是有一个主循环i=1..N，每次算出来二维数组f[i][0..V]的所有值。那么，如果只用一个数组f[0..V]，能不能保证第i次循环结束后f[v]中表示的就是我们定义的状态f[i][v]呢？f[i][v]是由f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]两个子问题递推而来，能否保证在推f[i][v]时（也即在第i次主循环中推f[v]时）能够得到f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]的值呢？事实上，这要求在每次主循环中我们以v=V..0的顺序推f[v]，这样才能保证推f[v]时f[v-c[i]]保存的是状态f[i-1][v-c[i]]的值。伪代码如下： for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};
其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相当于我们的转移方程

Answer 3

f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{ f[i-1][v], f[i-1][v-c[i]]+w[i] }。可以压缩空间，f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}

追问

表示看不懂

Answer 4

#include<iostream.h>
#define max 100 //最多物品数
void sort (int n,float a[max],float b[max]) //按价值密度排序
{
int j,h,k;
float t1,t2,t3,c[max];
for(k=1;k<=n;k++)
c[k]=a[k]/b[k];
for(h=1;h<n;h++)
for(j=1;j<=n-h;j++)
if(c[j]<c[j+1])
{t1=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=t1;
t2=b[j];b[j]=b[j+1];b[j+1]=t2;
t3=c[j];c[j]=c[j+1];c[j+1]=t3;
}
}
void knapsack(int n,float limitw,float v[max],float w[max],int x[max])
{float c1; //c1为背包剩余可装载重量
int i;
sort(n,v,w); //物品按价值密度排序
c1=limitw;
for(i=1;i<=n;i++)
{
if(w[i]>c1)break;
x[i]=1; //x[i]为1时，物品i在解中
c1=c1-w[i];
}
}
void main()
{int n,i,x[max];
float v[max],w[max],totalv=0,totalw=0,limitw;
cout<<"请输入n和limitw:";
cin>>n >>limitw;
for(i=1;i<=n;i++)
x[i]=0; //物品选择情况表初始化为0
cout<<"请依次输入物品的价值："<<endl;
for(i=1;i<=n;i++)
cin>>v[i];
cout<<endl;
cout<<"请依次输入物品的重量："<<endl;
for(i=1;i<=n;i++)
cin>>w[i];
cout<<endl;
knapsack (n,limitw,v,w,x);
cout<<"the selection is:";
for(i=1;i<=n;i++)
{
cout<<x[i];
if(x[i]==1)
totalw=totalw+w[i];
}
cout<<endl;
cout<<"背包的总重量为："<<totalw<<endl; //背包所装载总重量
cout<<"背包的总价值为："<<totalv<<endl; //背包的总价值
}