动态规划-完全背包(含全部代码)

时间:2019-01-11
本文章向大家介绍动态规划-完全背包(含全部代码),主要包括动态规划-完全背包(含全部代码)使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

题目:假设你是一个小偷,有一个可放总重量为m(m<1000)的背包。现有n(n<32)件物品。
      总量分别为W1,W2,...,Wn。并且,物品具有价值,分别为V1,V2,...,Vn。m、n、Wi(1=<i<=n)均为正整数,
      并且,每种物品的数量不限,也就是说你可以重复拿一种物品。求能装入的最大总价值。
输入格式:
第一行为两个正整数m和n
接下来n行分别为n对整数,分别表示该物品的重量和价值。      
Example:
Input:
4 3
1 1500
3 2000
4 3000
Output:
3500  
【分析】 假设物品1为吉他(G表示)、物品2为音响(S表示)、物品3为笔记本电脑(C表示)
               状态转移方程:
                dp[i]=max(dp[i],dp[i-W[j]]+V[j]),i>=W[j](能装下)

/*
Project: dp_fullback
Date:    2019/01/11
Author:  Frank Yu
题目:假设你是一个小偷,有一个可放总重量为m(m<1000)的背包。现有n(n<32)件物品。
      总量分别为W1,W2,...,Wn。并且,物品具有价值,分别为V1,V2,...,Vn。m、n、Wi(1=<i<=n)均为正整数,
	  并且,每种物品的数量不限,也就是说你可以重复拿一种物品。求能装入的最大总价值。 
输入格式:
第一行为两个正整数m和n
接下来n行分别为n对整数,分别表示该物品的重量和价值。	  
Example:
Input:
4 3 
1 1500
3 2000
4 3000
Output: 
3500  
【分析】 假设物品1为吉他(G表示)、物品2为音响(S表示)、物品3为笔记本电脑(C表示)
		  
		  状态转移方程:
		  dp[i]=max(dp[i],dp[i-W[j]]+V[j]),i>=W[j]能装下 
 
*/
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<string>
#include<set>
#include<list>
#include<vector>
#include<map>
#include<iterator>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define maxm 1000
#define maxn 32
using namespace std;
int W[maxn],V[maxn];
//打印表 
void display(int dp[maxn],int m)
{
	for(int i=0;i<=m;i++)
	 {
	 	cout<<dp[i]<<" ";
	 }
	 cout<<endl;
}
//主函数 
int main()
{
	int m, n;
	int dp[maxn];
	dp[0]=0;
	scanf("%d", &m);//背包重量 
	scanf("%d", &n);//物品种类 
	for (int i = 1;i <= n;i++)//下标即第几件物品,W[0]一直为0
	{
		scanf("%d", &W[i]);
		scanf("%d",&V[i]);
	}
	 //填表 
	 for(int i=1;i<=m;i++)
	 	for(int j=1;j<=n;j++)
	 	if(i>=W[j])
		{
		 int choose = dp[i-W[j]]+V[j];//选了,价值增加 
         if(choose>dp[i])dp[i]=choose;
		} 	 	  
     display(dp,m);	 	
	 cout<<dp[m];
	return 0;
}

结果截图:

结果截图

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原文地址:http://www.manongjc.com/article/42929.html