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本题力扣上没有原题,大家可以去卡码网第46题去练习,题意是一样的。
《代码随想录》算法视频公开课:带你学透0-1背包问题!,相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。
正式开始讲解背包问题!
对于面试的话,其实掌握01背包和完全背包,就够用了,最多可以再来一个多重背包。
如果这几种背包,分不清,我这里画了一个图,如下:
除此以外其他类型的背包,面试几乎不会问,都是竞赛级别的了,leetcode上连多重背包的题目都没有,所以题库也告诉我们,01背包和完全背包就够用了。
而完全背包又是也是01背包稍作变化而来,即:完全背包的物品数量是无限的。
所以背包问题的理论基础重中之重是01背包,一定要理解透!
leetcode上没有纯01背包的问题,都是01背包应用方面的题目,也就是需要转化为01背包问题。
所以我先通过纯01背包问题,把01背包原理讲清楚,后续再讲解leetcode题目的时候,重点就是讲解如何转化为01背包问题了。
之前可能有些录友已经可以熟练写出背包了,但只要把这个文章仔细看完,相信你会意外收获!
有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
这是标准的背包问题,以至于很多同学看了这个自然就会想到背包,甚至都不知道暴力的解法应该怎么解了。
这样其实是没有从底向上去思考,而是习惯性想到了背包,那么暴力的解法应该是怎么样的呢?
每一件物品其实只有两个状态,取或者不取,所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量。
所以暴力的解法是指数级别的时间复杂度。进而才需要动态规划的解法来进行优化!
在下面的讲解中,我举一个例子:
背包最大重量为4。
物品为:
重量 | 价值 | |
---|---|---|
物品0 | 1 | 15 |
物品1 | 3 | 20 |
物品2 | 4 | 30 |
问背包能背的物品最大价值是多少?
以下讲解和图示中出现的数字都是以这个例子为例。
(为了方便表述,下面描述 统一用 容量为XX的背包,放下容量(重量)为XX的物品,物品的价值是XX)
依然动规五部曲分析一波。
- 确定dp数组以及下标的含义
我们需要使用二维数组,为什么呢?
因为有两个维度需要分别表示:物品 和 背包容量
如图,二维数组为 dp[i][j]。
那么这里 i 、j、dp[i][j] 分别表示什么呢?
i 来表示物品、j表示背包容量。
(如果想用j 表示物品,i 表示背包容量 行不行? 都可以的,个人习惯而已)
我们来尝试把上面的 二维表格填写一下。
动态规划的思路是根据子问题的求解推导出整体的最优解。
我们先看把物品0 放入背包的情况:
背包容量为0,放不下物品0,此时背包里的价值为0。
背包容量为1,可以放下物品0,此时背包里的价值为15.
背包容量为2,依然可以放下物品0 (注意 01背包里物品只有一个),此时背包里的价值为15。
以此类推。
再看把物品1 放入背包:
背包容量为 0,放不下物品0 或者物品1,此时背包里的价值为0。
背包容量为 1,只能放下物品0,背包里的价值为15。
背包容量为 2,只能放下物品0,背包里的价值为15。
背包容量为 3,上一行同一状态,背包只能放物品0,这次也可以选择物品1了,背包可以放物品1 或者 物品0,物品1价值更大,背包里的价值为20。
背包容量为 4,上一行同一状态,背包只能放物品0,这次也可以选择物品1了,背包可以放下物品0 和 物品1,背包价值为35。
以上举例,是比较容易看懂,我主要是通过这个例子,来帮助大家明确dp数组的含义。
上图中,我们看 dp[1][4] 表示什么意思呢。
任取 物品0,物品1 放进容量为4的背包里,最大价值是 dp[1][4]。
通过这个举例,我们来进一步明确dp数组的含义。
即dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。
要时刻记着这个dp数组的含义,下面的一些步骤都围绕这dp数组的含义进行的,如果哪里看懵了,就来回顾一下i代表什么,j又代表什么。
- 确定递推公式
这里在把基本信息给出来:
重量 | 价值 | |
---|---|---|
物品0 | 1 | 15 |
物品1 | 3 | 20 |
物品2 | 4 | 30 |
对于递推公式,首先我们要明确有哪些方向可以推导出 dp[i][j]。
这里我们dp[1][4]的状态来举例:
求取 dp[1][4] 有两种情况:
- 放物品1
- 还是不放物品1
如果不放物品1, 那么背包的价值应该是 dp[0][4] 即 容量为4的背包,只放物品0的情况。
推导方向如图:
如果放物品1, 那么背包要先留出物品1的容量,目前容量是4,物品1 的容量(就是物品1的重量)为3,此时背包剩下容量为1。
容量为1,只考虑放物品0 的最大价值是 dp[0][1],这个值我们之前就计算过。
所以 放物品1 的情况 = dp[0][1] + 物品1 的价值,推导方向如图:
两种情况,分别是放物品1 和 不放物品1,我们要取最大值(毕竟求的是最大价值)
dp[1][4] = max(dp[0][4], dp[0][1] + 物品1 的价值)
以上过程,抽象化如下:
-
不放物品i:背包容量为j,里面不放物品i的最大价值是dp[i - 1][j]。
-
放物品i:背包空出物品i的容量后,背包容量为j - weight[i],dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]且不放物品i的最大价值,那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] (物品i的价值),就是背包放物品i得到的最大价值
递归公式: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
- dp数组如何初始化
关于初始化,一定要和dp数组的定义吻合,否则到递推公式的时候就会越来越乱。
首先从dp[i][j]的定义出发,如果背包容量j为0的话,即dp[i][0],无论是选取哪些物品,背包价值总和一定为0。如图:
在看其他情况。
状态转移方程 dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
可以看出i 是由 i-1 推导出来,那么i为0的时候就一定要初始化。
dp[0][j],即:i为0,存放编号0的物品的时候,各个容量的背包所能存放的最大价值。
那么很明显当 j < weight[0]
的时候,dp[0][j] 应该是 0,因为背包容量比编号0的物品重量还小。
当j >= weight[0]
时,dp[0][j] 应该是value[0],因为背包容量放足够放编号0物品。
代码初始化如下:
for (int j = 0 ; j < weight[0]; j++) { // 当然这一步,如果把dp数组预先初始化为0了,这一步就可以省略,但很多同学应该没有想清楚这一点。
dp[0][j] = 0;
}
// 正序遍历
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
此时dp数组初始化情况如图所示:
dp[0][j] 和 dp[i][0] 都已经初始化了,那么其他下标应该初始化多少呢?
其实从递归公式: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 可以看出dp[i][j] 是由左上方数值推导出来了,那么 其他下标初始为什么数值都可以,因为都会被覆盖。
初始-1,初始-2,初始100,都可以!
但只不过一开始就统一把dp数组统一初始为0,更方便一些。
如图:
最后初始化代码如下:
// 初始化 dp
vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
费了这么大的功夫,才把如何初始化讲清楚,相信不少同学平时初始化dp数组是凭感觉来的,但有时候感觉是不靠谱的。
- 确定遍历顺序
在如下图中,可以看出,有两个遍历的维度:物品与背包重量
那么问题来了,先遍历 物品还是先遍历背包重量呢?
其实都可以!! 但是先遍历物品更好理解。
那么我先给出先遍历物品,然后遍历背包重量的代码。
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
先遍历背包,再遍历物品,也是可以的!(注意我这里使用的二维dp数组)
例如这样:
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
为什么也是可以的呢?
要理解递归的本质和递推的方向。
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
递归公式中可以看出dp[i][j]是靠dp[i-1][j]和dp[i - 1][j - weight[i]]推导出来的。
dp[i-1][j]和dp[i - 1][j - weight[i]] 都在dp[i][j]的左上角方向(包括正上方向),那么先遍历物品,再遍历背包的过程如图所示:
再来看看先遍历背包,再遍历物品呢,如图:
大家可以看出,虽然两个for循环遍历的次序不同,但是dp[i][j]所需要的数据就是左上角,根本不影响dp[i][j]公式的推导!
但先遍历物品再遍历背包这个顺序更好理解。
其实背包问题里,两个for循环的先后循序是非常有讲究的,理解遍历顺序其实比理解推导公式难多了。
- 举例推导dp数组
来看一下对应的dp数组的数值,如图:
最终结果就是dp[2][4]。
建议大家此时自己在纸上推导一遍,看看dp数组里每一个数值是不是这样的。
做动态规划的题目,最好的过程就是自己在纸上举一个例子把对应的dp数组的数值推导一下,然后在动手写代码!
很多同学做dp题目,遇到各种问题,然后凭感觉东改改西改改,怎么改都不对,或者稀里糊涂就改过了。
主要就是自己没有动手推导一下dp数组的演变过程,如果推导明白了,代码写出来就算有问题,只要把dp数组打印出来,对比一下和自己推导的有什么差异,很快就可以发现问题了。
本题力扣上没有原题,大家可以去卡码网第46题去练习,题意是一样的,代码如下:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {
int n, bagweight;// bagweight代表行李箱空间
cin >> n >> bagweight;
vector<int> weight(n, 0); // 存储每件物品所占空间
vector<int> value(n, 0); // 存储每件物品价值
for(int i = 0; i < n; ++i) {
cin >> weight[i];
}
for(int j = 0; j < n; ++j) {
cin >> value[j];
}
// dp数组, dp[i][j]代表行李箱空间为j的情况下,从下标为[0, i]的物品里面任意取,能达到的最大价值
vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));
// 初始化, 因为需要用到dp[i - 1]的值
// j < weight[0]已在上方被初始化为0
// j >= weight[0]的值就初始化为value[0]
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历科研物品
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历行李箱容量
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j]; // 如果装不下这个物品,那么就继承dp[i - 1][j]的值
else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
}
cout << dp[n - 1][bagweight] << endl;
return 0;
}
背包问题 是动态规划里的经典类型题目,大家要细细品味。
可能有的同学并没有注意到初始化 和 遍历顺序的重要性,我们后面做力扣上背包面试题目的时候,大家就会感受出来了。
下一篇 还是理论基础,我们再来讲一维dp数组实现的01背包(滚动数组),分析一下和二维有什么区别,在初始化和遍历顺序上又有什么差异。
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();
int bagweight = scanner.nextInt();
int[] weight = new int[n];
int[] value = new int[n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
weight[i] = scanner.nextInt();
}
for (int j = 0; j < n; ++j) {
value[j] = scanner.nextInt();
}
int[][] dp = new int[n][bagweight + 1];
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 0; j <= bagweight; j++) {
if (j < weight[i]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
}
System.out.println(dp[n - 1][bagweight]);
}
}
n, bagweight = map(int, input().split())
weight = list(map(int, input().split()))
value = list(map(int, input().split()))
dp = [[0] * (bagweight + 1) for _ in range(n)]
for j in range(weight[0], bagweight + 1):
dp[0][j] = value[0]
for i in range(1, n):
for j in range(bagweight + 1):
if j < weight[i]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i])
print(dp[n - 1][bagweight])
package main
import (
"fmt"
)
func main() {
var n, bagweight int // bagweight代表行李箱空间
fmt.Scan(&n, &bagweight)
weight := make([]int, n) // 存储每件物品所占空间
value := make([]int, n) // 存储每件物品价值
for i := 0; i < n; i++ {
fmt.Scan(&weight[i])
}
for j := 0; j < n; j++ {
fmt.Scan(&value[j])
}
// dp数组, dp[i][j]代表行李箱空间为j的情况下,从下标为[0, i]的物品里面任意取,能达到的最大价值
dp := make([][]int, n)
for i := range dp {
dp[i] = make([]int, bagweight + 1)
}
// 初始化, 因为需要用到dp[i - 1]的值
// j < weight[0]已在上方被初始化为0
// j >= weight[0]的值就初始化为value[0]
for j := weight[0]; j <= bagweight; j++ {
dp[0][j] = value[0]
}
for i := 1; i < n; i++ { // 遍历科研物品
for j := 0; j <= bagweight; j++ { // 遍历行李箱容量
if j < weight[i] {
dp[i][j] = dp[i-1][j] // 如果装不下这个物品,那么就继承dp[i - 1][j]的值
} else {
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight[i]]+value[i])
}
}
}
fmt.Println(dp[n-1][bagweight])
}
func max(x, y int) int {
if x > y {
return x
}
return y
}
const readline = require('readline').createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
});
let input = [];
readline.on('line', (line) => {
input.push(line);
});
readline.on('close', () => {
let [n, bagweight] = input[0].split(' ').map(Number);
let weight = input[1].split(' ').map(Number);
let value = input[2].split(' ').map(Number);
let dp = Array.from({ length: n }, () => Array(bagweight + 1).fill(0));
for (let j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
for (let i = 1; i < n; i++) {
for (let j = 0; j <= bagweight; j++) {
if (j < weight[i]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
}
console.log(dp[n - 1][bagweight]);
});
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int max(int a, int b) {
return a > b ? a : b;
}
int main() {
int n, bagweight;
scanf("%d %d", &n, &bagweight);
int *weight = (int *)malloc(n * sizeof(int));
int *value = (int *)malloc(n * sizeof(int));
for (int i = 0; i < n; ++i) {
scanf("%d", &weight[i]);
}
for (int j = 0; j < n; ++j) {
scanf("%d", &value[j]);
}
int **dp = (int **)malloc(n * sizeof(int *));
for (int i = 0; i < n; ++i) {
dp[i] = (int *)malloc((bagweight + 1) * sizeof(int));
for (int j = 0; j <= bagweight; ++j) {
dp[i][j] = 0;
}
}
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 0; j <= bagweight; j++) {
if (j < weight[i]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
}
printf("%d\n", dp[n - 1][bagweight]);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
free(dp[i]);
}
free(dp);
free(weight);
free(value);
return 0;
}