代码随想录算法训练营第 34 天 | 01 背包理论基础 - 二维数组、01 背包理论基础 - 一维数组、416. 分割等和子集
01 背包理论基础 - 二维数组
物品数量为 n,背包最大容量 bagWeight
i:第 0~n - 1 个物品
j:0 到 bagWeight 的容量
dp[i][j]:0~i 的物品任意放入容量为 j 的背包,最大的价值
递推公式:dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i]] + values[i])
public class Main {public static void main(String[] args) {// 读数据Scanner sc = new Scanner(System.in);int n = sc.nextInt();int bagWeight = sc.nextInt();int[] weights = new int[n]; // 每件物品的重量int[] values = new int[n]; // 每件物品的价值for (int i = 0; i < n; i++) {weights[i] = sc.nextInt();}for (int i = 0; i < n; i++) {values[i] = sc.nextInt();}// 初始化 dp 数组int[][] dp = new int[n][bagWeight + 1];for (int i = weights[0]; i <= bagWeight; i++) {dp[0][i] = values[0];}// 开始遍历for (int i = 1; i < n; i++) {for (int j = 1; j <= bagWeight; j++) {if (j < weights[i]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j];} else {dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i]] + values[i]);}}}System.out.println(dp[n - 1][bagWeight]);}
}
for 循环中,i 从 1 开始遍历;j 从 0 或 1 皆可。
01 背包理论基础 - 一维数组
dp[j]:容量为 j 的背包的最大价值
递推公式:dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weights[i]] + values[i])
与二维数组的不同:
- 初始化全部初始化为
0(dp[0]是意义上应该为0,后面的数是为了不太大覆盖后面的结果而设置的一个最小值),所以不用赋值直接新建出数组就好了。 - 遍历顺序只能先物品后背包容量,且内层循环遍历背包容量时要倒序遍历!
倒序遍历:保证物品只添加 1 次。
因为如果我们从小到大更新 dp 值,那么在计算 dp[j] 值的时候,dp[j−weights[i]] 已经是被更新过的状态,不再是上一行的 dp 值。
先背包重量后物品:实际求的是能放入背包的最大一个物品重量。
- 一处优化:不用再用
if-else比较j与weights[i]大小了。
for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = bagWeight; j >= 1; j--) {if (j >= weights[i]) {dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weights[i]] + values[i]);}}}
优化成:
for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = bagWeight; j >= weights[i]; j--) {dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weights[i]] + values[i]);}}
如果
j比weights[i]还小的话,那么就连物品i都放不进去了,那么再去遍历背包容量的话就没有意义了。
- 一维数组
i从0开始遍历,二维数组i从1开始遍历(因为初始化时已经遍历过i = 1了);j遍历到weights[i]
代码:
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {// 读数据Scanner sc = new Scanner(System.in);int n = sc.nextInt();int bagWeight = sc.nextInt();int[] weights = new int[n]; // 每件物品的重量int[] values = new int[n]; // 每件物品的价值for (int i = 0; i < n; i++) {weights[i] = sc.nextInt();}for (int i = 0; i < n; i++) {values[i] = sc.nextInt();}// 初始化 dp 数组int[] dp = new int[bagWeight + 1]; // 不用赋值for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = bagWeight; j >= 1; j--) { // 必须倒序遍历if (j >= weights[i]) {dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weights[i]] + values[i]);}}}System.out.println(dp[bagWeight]);}
}
416. 分割等和子集
题目链接
抽象成背包问题,数组中的每一个数字既为重量、又为价值。
target = sum / 2
判断 target 的容量价值是否恰好是 target,即 dp[target] == target
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int n = nums.length;int sum = 0;for (int x : nums) {sum += x;}if (sum % 2 == 1) {return false;}int target = sum / 2;Arrays.sort(nums); // 排序可能会稍微加快点速度int[] dp = new int[target + 1];for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = target; j >= nums[i]; j--) {dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]); // 重量和价值都是 nums[i]}}return dp[target] == target;}
}
优化:
- 求和过程中记录最大值,若最大值比 一半值
target大,则直接返回false。简单,略。 - 官解将
dp设成boolean类型。表示是否存在一种选取方案使得被选取的正整数的和等于j。
背包问题总结
对于 01 背包二维 dp 数组的实现,其遍历顺序可以颠倒。
