5.4 KiB
一、题目描述
有 N
种物品和一个容量是 V
的背包。
第 i
种物品最多有 s_i
件,每件体积是 v_i
,价值是 w_i
。
求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。
输入格式
第一行两个整数,N,V
,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。
接下来有 N
行,每行三个整数 v_i,w_i,s_i
,用空格隔开,分别表示第 i
种物品的体积、价值和数量。
输出格式 输出一个整数,表示最大价值。
数据范围
0<N≤1000
0<V≤2000
0<v_i,w_i,s_i≤2000
提示: 本题考查多重背包的二进制优化方法。
输入样例
4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2
输出样例:
10
二、与 多重背包问题 I
的区别
区别在于数据范围变大了:现在是三个循环数据上限分别是1000
(物品种数),2000
(背包容积),第i
种物品的体积、价值和数量的上限也是2000
,原来的每个数字上限都是100
!
解法I
使用的是三重循环,计算次数就是 1000 * 2000 * 2000=4000000000=4 * 1e9 =40
亿次
C++
一秒可以算1e8
次,就是1
亿次,40
亿肯定会超时!
三、二进制优化
Q
:怎么来优化呢?
答:我们先来思考一下为什么方法一的速度慢,因为三层循环:
① 第一层遍历每个物品
② 第二层遍历每个可用的空间
③ 第三层枚举当前物品使用了几个
Q
:我们最终的目标是什么?
答:每个物品选择了几个才是最优的,价值最大的。
办法
用二进制思想把所有可能的组合都表示出来,转化为01
背包问题!
假如A
物品,有10
个,你最后要几个不一定,可能是0
个,1
个,2
个,....,10
个。
我们可以这样打包:
上面这样的转化,就是把一个个尝试,转化为了成批说事,比如上面圆圈里的4
,理解为i
物品4
个打成一包,体积是原来的4
倍,价值也是原来的4
倍。这个打包完成的新物品,你可以选择,也可以不选择,当你最终方案中i
物品要了5
个时,这个打包4
就被选中了,当你最终方案中i
物品要了2
个时,这个打包4
就被放弃了。
打包,就是成批讨论,避免了一个个讨论,组团,按yxc
的说法就是集合,不管怎么样吧,二进制打包法将极大加快计算速度!理由:比如INT\_MAX
,其实就是2^{31}
,也就是划分成了最多31
个包,能不快吗!就是打包费点劲。
三、一维实现代码 【推荐】
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1010; // 个数上限
const int M = 2010; // 体积上限
int n, m, idx;
int f[M];
/*
Q:为什么是N*12?
A:本题中v_i<=2000,因为c数组是装的打包后的物品集合,每类物品按二进制思想,2000最多可以打log2(2000)+1个包,即 10.96578+1=12个足够,
同时,共N类物品,所以最大值是N*12。
如果题目要求v_i<=INT_MAX,那么就是log2(INT_MAX)=31,开31个足够,因为31是准确的数字,不需要再上取整。
为保险起见,可以不用计算数组上限,直接N*32搞定!
*/
struct Node {
int w, v;
} c[N * 12];
int main() {
cin >> n >> m;
// 多重背包的经典二进制打包办法
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int v, w, s;
cin >> v >> w >> s;
for (int j = 1; j <= s; j *= 2) { // 1,2,4,8,16,32,64,128,...打包
c[++idx] = {j * w, j * v};
s -= j;
}
// 不够下一个2^n时,独立成包
if (s) c[++idx] = {s * w, s * v};
}
// 按01背包跑
for (int i = 1; i <= idx; i++)
for (int j = m; j >= c[i].v; j--) // 倒序
f[j] = max(f[j], f[j - c[i].v] + c[i].w);
// 输出
printf("%d\n", f[m]);
return 0;
}
四、二维+滚动数组代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1010; // 个数上限
const int M = 2010; // 体积上限
int n, m, idx;
// 无法使用二维数组,原因是因为分拆后N*31*M=31*1010*2010太大了,MLE了
// 所以,需要使用滚动数组进行优化一下,思想还是二维的
int f[2][M];
struct Node {
int w, v;
} c[N * 31];
int main() {
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int v, w, s;
cin >> v >> w >> s;
for (int j = 1; j <= s; j *= 2) { // 1,2,4,8,16,32,64,128,...打包
c[++idx] = {j * w, j * v};
s -= j;
}
// 不够下一个2^n时,独立成包
if (s) c[++idx] = {s * w, s * v};
}
// 按01背包跑就可以啦
for (int i = 1; i <= idx; i++)
for (int j = 1; j <= m; j++) {
f[i & 1][j] = f[i - 1 & 1][j];
if (j >= c[i].v)
f[i & 1][j] = max(f[i & 1][j], f[i - 1 & 1][j - c[i].v] + c[i].w);
}
// 输出
printf("%d\n", f[idx & 1][m]);
return 0;
}