动态规划:关于多重背包,你该了解这些!

开发 前端
对于多重背包,我在力扣上还没发现对应的题目,所以这里就做一下简单介绍,大家大概了解一下。

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多重背包

对于多重背包,我在力扣上还没发现对应的题目,所以这里就做一下简单介绍,大家大概了解一下。

有N种物品和一个容量为V 的背包。第i种物品最多有Mi件可用,每件耗费的空间是Ci ,价值是Wi 。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的耗费的空间 总和不超过背包容量,且价值总和最大。

多重背包和01背包是非常像的, 为什么和01背包像呢?

每件物品最多有Mi件可用,把Mi件摊开,其实就是一个01背包问题了。

例如:

背包最大重量为10。

物品为:

  重量 价值 数量
物品0 1 15 2
物品1 3 20 3
物品2 4 30 2

问背包能背的物品最大价值是多少?

和如下情况有区别么?

  重量 价值 数量
物品0 1 15 1
物品0 1 15 1
物品1 3 20 1
物品1 3 20 1
物品1 3 20 1
物品2 4 30 1
物品2 4 30 1

毫无区别,这就转成了一个01背包问题了,且每个物品只用一次。

这种方式来实现多重背包的代码如下:

  1. void test_multi_pack() { 
  2.     vector<int> weight = {1, 3, 4}; 
  3.     vector<int> value = {15, 20, 30}; 
  4.     vector<int> nums = {2, 3, 2}; 
  5.     int bagWeight = 10; 
  6.     for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { 
  7.         while (nums[i] > 1) { // nums[i]保留到1,把其他物品都展开 
  8.             weight.push_back(weight[i]); 
  9.             value.push_back(value[i]); 
  10.             nums[i]--; 
  11.         } 
  12.     } 
  13.  
  14.     vector<int> dp(bagWeight + 1, 0); 
  15.     for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品 
  16.         for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量 
  17.             dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); 
  18.         } 
  19.         for (int j = 0; j <= bagWeight; j++) { 
  20.             cout << dp[j] << " "
  21.         } 
  22.         cout << endl; 
  23.     } 
  24.     cout << dp[bagWeight] << endl; 
  25.  
  26. int main() { 
  27.     test_multi_pack(); 
  • 时间复杂度:O(m * n * k) m:物品种类个数,n背包容量,k单类物品数量

也有另一种实现方式,就是把每种商品遍历的个数放在01背包里面在遍历一遍。

代码如下:(详看注释)

  1. void test_multi_pack() { 
  2.     vector<int> weight = {1, 3, 4}; 
  3.     vector<int> value = {15, 20, 30}; 
  4.     vector<int> nums = {2, 3, 2}; 
  5.     int bagWeight = 10; 
  6.     vector<int> dp(bagWeight + 1, 0); 
  7.  
  8.  
  9.     for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品 
  10.         for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量 
  11.             // 以上为01背包,然后加一个遍历个数 
  12.             for (int k = 1; k <= nums[i] && (j - k * weight[i]) >= 0; k++) { // 遍历个数 
  13.                 dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * weight[i]] + k * value[i]); 
  14.             } 
  15.         } 
  16.         // 打印一下dp数组 
  17.         for (int j = 0; j <= bagWeight; j++) { 
  18.             cout << dp[j] << " "
  19.         } 
  20.         cout << endl; 
  21.     } 
  22.     cout << dp[bagWeight] << endl;  
  23. int main() { 
  24.     test_multi_pack(); 
  • 时间复杂度:O(m * n * k) m:物品种类个数,n背包容量,k单类物品数量

从代码里可以看出是01背包里面在加一个for循环遍历一个每种商品的数量。和01背包还是如出一辙的。

当然还有那种二进制优化的方法,其实就是把每种物品的数量,打包成一个个独立的包。

和以上在循环遍历上有所不同,因为是分拆为各个包最后可以组成一个完整背包,具体原理我就不做过多解释了,大家了解一下就行,面试的话基本不会考完这个深度了,感兴趣可以自己深入研究一波。

总结

多重背包在面试中基本不会出现,力扣上也没有对应的题目,大家对多重背包的掌握程度知道它是一种01背包,并能在01背包的基础上写出对应代码就可以了。

至于背包九讲里面还有混合背包,二维费用背包,分组背包等等这些,大家感兴趣可以自己去学习学习,这里也不做介绍了,面试也不会考。

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责任编辑:武晓燕 来源: 代码随想录
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