01背包问题 分支界限法
动态规划——01背包问题

动态规划——01背包问题⼀、最基础的动态规划之⼀01背包问题是动态规划中最基础的问题之⼀,它的解法完美地体现了动态规划的思想和性质。
01背包问题最常见的问题形式是:给定n件物品的体积和价值,将他们尽可能地放⼊⼀个体积固定的背包,最⼤的价值可以是多少。
我们可以⽤费⽤c和价值v来描述⼀件物品,再设允许的最⼤花费为w。
只要n稍⼤,我们就不可能通过搜索来遍查所有组合的可能。
运⽤动态规划的思想,我们把原来的问题拆分为⼦问题,⼦问题再进⼀步拆分直⾄不可再分(初始值),随后从初始值开始,尽可能地求取每⼀个⼦问题的最优解,最终就能求得原问题的解。
由于不同的问题可能有相同的⼦问题,⼦问题存在⼤量重叠,我们需要额外的空间来存储已经求得的⼦问题的最优解。
这样,可以⼤幅度地降低时间复杂度。
有了这样的思想,我们来看01背包问题可以怎样拆分成⼦问题:要求解的问题是:在n件物品中最⼤花费为w能得到的最⼤价值。
显然,对于0 <= i <= n,0 <= j <= w,在前i件物品中最⼤花费为j能得到的最⼤价值。
可以使⽤数组dp[n + 1][w + 1]来存储所有的⼦问题,dp[i][j]就代表从前i件物品中选出总花费不超过j时的最⼤价值。
可知dp[0][j]值⼀定为零。
那么,该怎么递推求取所有⼦问题的解呢。
显⽽易见,要考虑在前i件物品中拿取,⾸先要考虑前i - 1件物品中拿取的最优情况。
当我们从第i - 1件物品递推到第i件时,我们就要考虑这件物品是拿,还是不拿,怎样收益最⼤。
①:⾸先,如果j < c[i],那第i件物品是⽆论如何拿不了的,dp[i][j] = dp[i - 1][j];②:如果可以拿,那就要考虑拿了之后收益是否更⼤。
拿这件物品需要花费c[i],除去这c[i]的⼦问题应该是dp[i - 1][j - c[i]],这时,就要⽐较dp[i - 1][j]和dp[i - 1][j - c[i]] + v[i],得出最优⽅案。
背包问题:0-1背包、完全背包和多重背包

背包问题:0-1背包、完全背包和多重背包背包问题泛指以下这⼀种问题:给定⼀组有固定价值和固定重量的物品,以及⼀个已知最⼤承重量的背包,求在不超过背包最⼤承重量的前提下,能放进背包⾥⾯的物品的最⼤总价值。
这⼀类问题是典型的使⽤动态规划解决的问题,我们可以把背包问题分成3种不同的⼦问题:0-1背包问题、完全背包和多重背包问题。
下⾯对这三种问题分别进⾏讨论。
1.0-1背包问题0-1背包问题是指每⼀种物品都只有⼀件,可以选择放或者不放。
现在假设有n件物品,背包承重为m。
对于这种问题,我们可以采⽤⼀个⼆维数组去解决:f[i][j],其中i代表加⼊背包的是前i件物品,j表⽰背包的承重,f[i][j]表⽰当前状态下能放进背包⾥⾯的物品的最⼤总价值。
那么,f[n][m]就是我们的最终结果了。
采⽤动态规划,必须要知道初始状态和状态转移⽅程。
初始状态很容易就能知道,那么状态转移⽅程如何求呢?对于⼀件物品,我们有放进或者不放进背包两种选择:(1)假如我们放进背包,f[i][j] = f[i - 1][j - weight[i]] + value[i],这⾥的f[i - 1][j - weight[i]] + value[i]应该这么理解:在没放这件物品之前的状态值加上要放进去这件物品的价值。
⽽对于f[i - 1][j - weight[i]]这部分,i - 1很容易理解,关键是 j - weight[i]这⾥,我们要明⽩:要把这件物品放进背包,就得在背包⾥⾯预留这⼀部分空间。
(2)假如我们不放进背包,f[i][j] = f[i - 1][j],这个很容易理解。
因此,我们的状态转移⽅程就是:f[i][j] = max(f[i][j] = f[i - 1][j] , f[i - 1][j - weight[i]] + value[i])当然,还有⼀种特殊的情况,就是背包放不下当前这⼀件物品,这种情况下f[i][j] = f[i - 1][j]。
动态规划算法--01背包问题

动态规划算法--01背包问题基本思想:动态规划算法通常⽤于求解具有某种最优性质的问题。
在这类问题中,可能会有许多可⾏解。
每⼀个解都对应于⼀个值,我们希望找到具有最优值的解。
动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待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。
与分治法不同的是,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互相独⽴的(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)。
若⽤分治法来解这类问题,则分解得到的⼦问题数⽬太多,有些⼦问题被重复计算了很多次。
如果我们能够保存已解决的⼦问题的答案,⽽在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免⼤量的重复计算,节省时间。
我们可以⽤⼀个表来记录所有已解的⼦问题的答案。
不管该⼦问题以后是否被⽤到,只要它被计算过,就将其结果填⼊表中。
这就是动态规划法的基本思路。
具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。
应⽤场景:适⽤动态规划的问题必须满⾜最优化原理、⽆后效性和重叠性。
1、最优化原理(最优⼦结构性质)最优化原理可这样阐述:⼀个最优化策略具有这样的性质,不论过去状态和决策如何,对前⾯的决策所形成的状态⽽⾔,余下的诸决策必须构成最优策略。
简⽽⾔之,⼀个最优化策略的⼦策略总是最优的。
⼀个问题满⾜最优化原理⼜称其具有最优⼦结构性质。
2、⽆后效性将各阶段按照⼀定的次序排列好之后,对于某个给定的阶段状态,它以前各阶段的状态⽆法直接影响它未来的决策,⽽只能通过当前的这个状态。
换句话说,每个状态都是过去历史的⼀个完整总结。
这就是⽆后向性,⼜称为⽆后效性。
3、⼦问题的重叠性动态规划将原来具有指数级时间复杂度的搜索算法改进成了具有多项式时间复杂度的算法。
其中的关键在于解决冗余,这是动态规划算法的根本⽬的。
动态规划实质上是⼀种以空间换时间的技术,它在实现的过程中,不得不存储产⽣过程中的各种状态,所以它的空间复杂度要⼤于其它的算法。
01背包问题动态规划算法

01背包问题动态规划算法
01背包问题是求在限定条件下,在一定的容量内最优装载物品,使得总价值最大。
动态规划算法是一种用于解决多阶段决策问题的途径,其特点是将原问题划分成若干子问题,每个子问题只求解一次,保存子问题的解,避免了重复计算。
01背包问题动态规划算法的步骤如下:
1、确定状态:物品的种数i (i=1,2,…n),背包的容量j (j=0,1,2,…V)。
2、确定状态转移方程:f[i][j]=max{f[i-1][j],f[i-1][j-wi]+vi}。
3、确定初始状态:f[i][0]=0,f[0][j]=0。
4、确定输出:最后f[n][V]即为最优解。
5、根据状态转移方程从左到右,从上到下进行迭代计算。
基于0-1背包问题的两种算法

回溯 法有 “ 用 解 题 法 ” 称 。用 它 可 以 系统 通 之
地搜 索 问题 的所 有解 。 回溯法 是一个 既带有 系统性 又 带有跳跃 性 的搜 索算 法 。回溯法 的求解 目标 是找 出解 空 间树 上满 足 约束 条 件 的所 有解 , 深 度优 按 先 的策略 , 根 结点 出发 搜索 。算 法 搜 索 至 的 从 任一 结点 时 , 先判 断 该 结 点是 否包 含 问题 的解 。如
X) ∈I,} ≤i , n, o1, 1 ≤ 使得∑w ; , i ≤C 而且
l: 】
泛 的应 用 , 多 实 际 问 题 都 可 转 换 为 0—1背 包 问 很
题 , 效解决 0—1 有 背包 问题 具有重 要意 义 。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ;1 三
/ ) 达到最大 。 i X 因此 , 0—1 背包 问题是一个特殊 的 整数 规划问题 。
摘
要 :0—1背 包问题 是组 合优化领 域 里的 一个典 型 问题 ,是属 于 易于描述 却难 于解决 的 N P难
题 ,有效 解决 0—1背 包问题 具有 重要 意义 。首先给 出 了0—1 包问题 的描 述 ,然后 详细介 绍 了 背
回溯法和分 支限界 法的算 法思 想和搜 索策略 ,并 对 两种算法进 行 了比较和 分析 。
( . c ol fC mp t c n e Ya ’ nU iesy, a ’ n7 60 , hn ; 1S h o o o ue S i c , h a nv ri Y n a 10 0 C ia r e t
2 S f r ee r h a d D v lp n e tr Y ’ iv ri , a ’ n 7 6 0 , hn ) . o wa eR sa c n e eo me t n e , a a Un e s t C n n y t Y n a 1 0 0 C i a
算法设计与分析:第7章 分支限界算法

7.3.1 0/1背包问题
问题描述
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算法思想
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最小代价(LC)分支限界法
代价函数!(·)
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代价估计函数"!($)
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//X为答案结点时修正U
if(u(x)+e < cost(x)) U=u(x)+e ;
else{ U=cost(x); ans=x;} else if(u(x)+e < U) U=u(x)+e ; //X为非答案结点时修正U
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E.@56
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第七章 分支限界法

旅行售货员问题
2. 问题分析
可能解空间: 可能解集合S={1,∏, 1} ∏是{2,3,……,n}的一个排列;
所以可能解的总数 |S| = (n-1)! (n-1)!。 当n=4时,其状态解空间一共有3!=6 条路径。
对此设计代价函数: 1)C(x)=从根到节点x的距离(x为叶子) 2)C(x)=x的子树中最小代价的叶子节点的代价(x为 内部节点)
生成问题状态的基本方法
扩展结点: 扩展结点:一个正在产生儿子的结点称为扩展结点 活结点: 活结点:一个自身已生成但其儿子还没有全部生成的节点称 做活结点 死结点: 死结点:一个所有儿子已经产生的结点称做死结点 深度优先的问题状态生成法:如果对一个扩展结点R,一旦 深度优先的问题状态生成法:如果对一个扩展结点R 产生了它的一个儿子C 就把C当做新的扩展结点。 产生了它的一个儿子C,就把C当做新的扩展结点。在完成 对子树C 为根的子树)的穷尽搜索之后, 对子树C(以C为根的子树)的穷尽搜索之后,将R重新变成 扩展结点,继续生成R的下一个儿子(如果存在) 扩展结点,继续生成R的下一个儿子(如果存在) 宽度优先的问题状态生成法: 宽度优先的问题状态生成法:在一个扩展结点变成死结点 之前, 之前,它一直是扩展结点 回溯法:每当出现死节点就进行回溯, 回溯法:每当出现死节点就进行回溯,通过继续扩展父节 点产生新的活节点,直至找到最优解。 点产生新的活节点,直至找到最优解。 分支限界法:每个活节点有且只有一次机会变成扩展节点、 分支限界法:每个活节点有且只有一次机会变成扩展节点、 当一个节点变为扩展节点时,则生成所有的子节点( 当一个节点变为扩展节点时,则生成所有的子节点(分 支)。
剪枝操作。根据约束条件、目标函数的界来设计剪枝操 作。 优先队列。设计待检测结点的优先级。 2.分枝限界法的基本思想 树的优先队列优先搜索 + 剪枝
0-1背包问题求解方法综述

0-1背包问题求解方法综述算法分析与设计大作业实验题目:0-1背包问题求解方法综述组员:班级:指导老师:0-1背包问题求解方法综述【摘要】:0-1背包问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,现实生活中的很多问题都可以以它为模型。
本文首先对背包问题做了阐述,然后用蛮力解法、动态规划算法、贪心算法和回溯解法对背包问题进行求解,分析了0-1背包问题的数学模型,刻划了最优解的结构特征,建立了求最优值的递归关系式。
最后对四种算法从不同角度进行了对比和总结。
【关键词】:0-1背包问题;蛮力解法;动态规划算法;贪心算法;回溯解法。
0.引言0-1背包问题是指给定n个物品,每个物品均有自己的价值vi和重量wi(i=1,2,…,n),再给定一个背包,其容量为W。
要求从n个物品中选出一部分物品装入背包,这部分物品的重量之和不超过背包的容量,且价值之和最大。
单个物品要么装入,要么不装入。
很多问题都可以抽象成该问题模型,如配载问题、物资调运[1]问题等,因此研究该问题具有较高的实际应用价值。
目前,解决0-1背包问题的方法有很多,主要有动态规划法、回溯法、分支限界法、遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、蚁群算法、模拟退火算法、蜂群算法、禁忌搜索算法等。
其中动态规划、回溯法、分支限界法时间复杂性比较高,计算智能算法可能出现局部收敛,不一定能找出问题的最优解。
文中在动态规划法的基础上进行了改进,提出一种求解0-1背包问题的算法,该算法每一次执行总能得到问题的最优解,是确定性算法,算法的时间复杂性最坏可能为O(2n)。
1.0-1背包问题描述0-1背包问题(KP01)是一个著名的组合优化问题。
它应用在许多实际领域,如项目选择、资源分布、投资决策等。
背包问题得名于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。
本文主要研究背包问题中最基础的0/1背包问题的一些解决方法。
为解决背包问题,大量学者在过去的几十年中提出了很多解决方法。
解决背包问题的算法有最优算法和启发式算法[2],最优算法包括穷举法、动态规划法、分支定界法、图论法等,启发式算法包括贪心算法、遗传算法、蚁群算法、粒子算法等一些智能算法。
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实验五 01背包问题一、实验内容:运用分支限界法解决0-1背包问题。
二、算法分析分支限界法分支限界法按广度优先策略遍历问题的解空间树, 在遍历过程中, 对已经处理的每一个结点根据限界函数估算目标函数的可能取值, 从中选取使目标函数取得极值的结点优先进行广度优先搜索, 从而不断调整搜索方向, 尽快找到问题的解。
因为限界函数常常是基于问题的目标函数而确定的, 所以, 分支限界法适用于求解最优化问题。
0-1背包问题1)基本思想给定n 种物品和一个容量为C 的背包, 物品i 的重量是W i, 其价值为V i, 0/ 1 背包问题是如何选择装入背包的物品(物品不可分割) , 使得装入背包中物品的总价值最大,一般情况下, 解空间树中第i 层的每个结点, 都代表了对物品1~i 做出的某种特定选择, 这个特定选择由从根结点到该结点的路径唯一确定: 左分支表示装入物品, 右分支表示不装入物品。
对于第i 层的某个结点, 假设背包中已装入物品的重量是w, 获得的价值是v, 计算该结点的目标函数上界的一个简单方法是把已经装入背包中的物品取得的价值v, 加上背包剩余容量W - w 与剩下物品的最大单位重量价值vi + 1/ wi + 1的积,于是,得到限界函数:u b = v + ( W - w) × ( vi + 1/ wi + 1 )根据限界函数确定目标函数的界[ down , up],然后, 按照广度优先策略遍历问题的空间树。
2)复杂度分析时间复杂度是O(2n);三、实验结果:四、源程序及注释:#include<iostream>#include<cstdio>#include<conio.h>#include<iomanip>#include<stdlib.h>using namespace std;int *x;struct node{//结点表结点数据结构node *parent,//父结点指针*next; //后继结点指针int level,//结点的层bag,//节点的解cw,//当前背包装载量cp;//当前背包价值float ub; //结点的上界值};class Knap{private:struct node *front, //队列队首*bestp,*first; //解结点、根结点int *p,*w,n,c,*M;//背包价值、重量、物品数、背包容量、记录大小顺序关系long lbestp;//背包容量最优解public:void Sort();Knap(int *pp,int *ww,int cc,int nn);~Knap();float Bound(int i,int cw,int cp);//计算上界限node *nnoder(node *pa,int ba,float uub);//生成一个结点 ba=1生成左节点ba=0生成右节点void addnode(node *nod);//将结点添加到队列中void deletenode(node *nod);//将结点队列中删除struct node *nextnode(); //取下一个void display(); //输出结果void solvebag(); //背包问题求解};Knap::Knap(int *pp,int *ww,int cc,int nn){int i;n=nn;c=cc;p=new int[n];w=new int[n];M=new int[n];for(i=0;i<n;i++){p[i]=pp[i];w[i]=ww[i];M[i]=i;}front=new node[1];front->next=NULL;lbestp=0;bestp=new node[1];bestp=NULL;Sort();}Knap::~Knap(){delete []first;delete []front;delete []bestp;delete []p;delete []w;}float Knap::Bound(int i,int cw,int cp){// 计算上界int cleft=c-cw;float b=(float)cp;while (i<n&&w[i]<=cleft){cleft-=w[i];b+=p[i];i++;}if (i<n) b+=1.0*p[i]/w[i]*cleft;return b;}node * Knap::nnoder(struct node *pa,int ba,float uub) {//生成一个新结点node * nodell=new(node);nodell->parent=pa;nodell->next=NULL;nodell->level=(pa->level)+1;nodell->bag=ba;nodell->ub=uub;if(ba==1){nodell->cw=pa->cw+w[pa->level];nodell->cp=pa->cp+p[pa->level] ;}else{nodell->cw=pa->cw;nodell->cp=pa->cp;}return(nodell);}void Knap::addnode(node *no){//将结点加入优先队列node *p=front->next,*next1=front;float ub=no->ub;while(p!=NULL){if(p->ub<ub){no->next=p;next1->next=no;break;} next1=p;p=p->next;}if(p==NULL){next1->next=no;}}node *Knap::nextnode(){//取上限最大结点node *p=front->next;front->next=p->next;return(p);}void Knap::Sort(){int i,j,k,kkl;float minl;for(i=1;i<n;i++){minl=1.0*p[i]/w[i];k=0;for(j=1;j<=n-i;j++){if(minl<1.0*p[j]/w[j]){minl=1.0*p[j]/w[j];swap(p[k],p[j]);swap(w[k],w[j]);swap(M[k],M[j]);k=j;}}}}void Knap::display(){int i;cout<<"最大价值是:"<<lbestp<<endl;for(i=n;i>=1;i--){x[M[i-1]]=bestp->bag;bestp=bestp->parent;}cout<<"变量值为:"<<endl;for(i=1;i<=n;i++)cout<<"x("<<setw(2)<<i<<")="<<x[i-1]<<endl;}void Knap::solvebag(){//背包问题求解int i;float ubb;node *aa;first=new node[1]; //根结点first->parent=NULL;first->next=NULL;first->level=0;first->cw=0;first->cp=0;first->bag=0;ubb=Bound(0,0,0);first->ub=ubb;front->next=first;while(front->next!=NULL){aa=nextnode();i=aa->level;if(i==n-1){if(aa->cw+w[i]<=c&&(long)(aa->cp+p[i])>lbestp){lbestp=aa->cp+p[i];bestp=nnoder(aa,1,(float)lbestp);}if((long)(aa->cp)>lbestp){lbestp=aa->cp;bestp=nnoder(aa,0,(float)lbestp);}}if(i<n-1){if(aa->cw+w[i]<=c&&Bound(i+1,aa->cw+w[i],aa->cp+p[i])>(float)lbestp){ubb=Bound(i,aa->cw+w[i],aa->cp+p[i]);addnode(nnoder(aa,1,ubb));}ubb=ubb=Bound(i,aa->cw,aa->cp);if(ubb>lbestp)addnode(nnoder(aa,0,ubb));}}display();}void main(){int c,n;int i=0;int *p;int *w;cout<<"请输入背包容量:"<<endl;cin>>c;cout<<"请输入物品数:"<<endl;cin>>n;x=new int[n];p=new int[n];w=new int[n];cout<<"请输入"<<n<<"个物品的重量:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>w[i];cout<<"请输入"<<n<<"个物品价值:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>p[i];x=new int[n];Knap knbag(p,w,c,n);knbag.solvebag();getch();system("pause");return;}。