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动态规划算法

应用场景 - 背包问题

背包问题:有一个背包,容量为 4 磅,现有如下物品:

物品重量价格
吉他(G)11500
音响(S)43000
电脑(L)32000
  1. 要求达到的目标为装入的背包的总价值最大,并且重量不超出
  2. 要求装入的物品不能重复

介绍

  1. 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法。
  2. 动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。
  3. 与分治算法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是相互独立的(即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上,进行进一步的求解)。
  4. 动态规划乐意通过填表的方式来逐步推进,得到最优解。

动态规划算法的最佳实践 - 背包问题

思路分析

  • 背包额问题主要是指一个给定容量的背包,若干具有一定价值和重量的物品,如何选择物品放入背包,使物品的价值最大。其中又分 01 背包和完全背包(完全背包指的是:每种物品都有无限件可用)
  • 这里的问题属于 01 背包,即每个物品最多放一个,而无限背包可以转化为 01 背包。
  • 算法的主要思想:利用动态规划来解决,每次遍历到的第 i 个物品,根据 w[i] 和 v[i] 来确定是否需要将该物品放入背包中,即对于给定的 n 个物品,设 v[i]、w[i] 分别为第 i 个物品的价值和重量,C 为背包的容量,再令 v[i][j]表示在前 i 个物品中能够装入容量为 j 的背包中的最大价值,,则我们有下面的结果:
    1. v[i][0] = v[0][j] = 0;
    2. w[i] > j时,v[i][j] = v[i - 1][j]
    3. j >= w[i] 时:v[i][j] = max{v[i - 1][j],v[i - 1][j - w[i]] + v[i]}

代码实现

public static void main(String[] args) {int[] w = {1, 4, 3}; // 物品的重量int[] val = {1500, 3000, 2000}; // 物品的价格 这里val[i] 就是思路中的 v[ii]int m = 4; // 背包的容量int n = val.length; // 物品的个数// 创建二维数组// v[i][j] 表示在前 i 个物品中能够加入容量为 j 的背包中的最大价值int[][] v = new int[n + 1][m + 1];// 为了记录放置商品的情况,创建二维数组存储int[][] path = new int[n + 1][m + 1];// 初始化第一行第一列for (int i = 0; i < v.length; i++) {v[i][0] = 0; // 将第一列置为 0}for (int i = 0; i < v[0].length; i++) {v[0][i] = 0; // 将第一行置为 0}// 根据思路中的公式进行动态规划处理for (int i = 1; i < v.length; i++) { // 不处理第一行for (int j = 1; j < v[0].length; j++) { // 不处理第一列if (w[i - 1] > j) { // 因为我们的程序 i 是从 1 开始的,因此原来的公式中的 w[i] 改为 w[i - 1]v[i][j] = v[i - 1][j];} else {// 说明:// 因为我们的 i 是从 1 开始的,所以修改为以下代码// v[i][j] = Math.max(v[i - 1][j], val[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]);// 为了记录商品存放到背包的情况,我们不能直接使用上面的公式,需要使用 if - else来体现公式if (v[i - 1][j] < val[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]) {v[i][j] = val[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]];path[i][j] = 1;} else {v[i][j] = v[i - 1][j];}}}}// 输出表格for (int i = 0; i < v.length; i++) {for (int j = 0; j < v[i].length; j++) {System.out.print(v[i][j] + " ");}System.out.println();}// 输出商品int i = path.length - 1;int j = path[0].length - 1;while (i > 0 && j > 0){if (path[i][j] == 1){System.out.printf("第%d个商品放入到背包\n", i);j -= w[i - 1];}i--;}
}
http://www.yayakq.cn/news/272368/

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