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《代码随想录》算法视频公开课:带你学透0-1背包问题!,相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。
这周我们正式开始讲解背包问题!
背包问题的经典资料当然是:背包九讲。在公众号「代码随想录」后台回复:背包九讲,就可以获得背包九讲的pdf。
但说实话,背包九讲对于小白来说确实不太友好,看起来还是有点费劲的,而且都是伪代码理解起来也吃力。
对于面试的话,其实掌握01背包,和完全背包,就够用了,最多可以再来一个多重背包。
如果这几种背包,分不清,我这里画了一个图,如下:
至于背包九讲其他背包,面试几乎不会问,都是竞赛级别的了,leetcode上连多重背包的题目都没有,所以题库也告诉我们,01背包和完全背包就够用了。
而完全背包又是也是01背包稍作变化而来,即:完全背包的物品数量是无限的。
所以背包问题的理论基础重中之重是01背包,一定要理解透!
leetcode上没有纯01背包的问题,都是01背包应用方面的题目,也就是需要转化为01背包问题。
所以我先通过纯01背包问题,把01背包原理讲清楚,后续再讲解leetcode题目的时候,重点就是讲解如何转化为01背包问题了。
之前可能有些录友已经可以熟练写出背包了,但只要把这个文章仔细看完,相信你会意外收获!
有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
这是标准的背包问题,以至于很多同学看了这个自然就会想到背包,甚至都不知道暴力的解法应该怎么解了。
这样其实是没有从底向上去思考,而是习惯性想到了背包,那么暴力的解法应该是怎么样的呢?
每一件物品其实只有两个状态,取或者不取,所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是$o(2^n)$,这里的n表示物品数量。
所以暴力的解法是指数级别的时间复杂度。进而才需要动态规划的解法来进行优化!
在下面的讲解中,我举一个例子:
背包最大重量为4。
物品为:
重量 | 价值 | |
---|---|---|
物品0 | 1 | 15 |
物品1 | 3 | 20 |
物品2 | 4 | 30 |
问背包能背的物品最大价值是多少?
以下讲解和图示中出现的数字都是以这个例子为例。
依然动规五部曲分析一波。
- 确定dp数组以及下标的含义
对于背包问题,有一种写法, 是使用二维数组,即dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。
只看这个二维数组的定义,大家一定会有点懵,看下面这个图:
要时刻记着这个dp数组的含义,下面的一些步骤都围绕这dp数组的含义进行的,如果哪里看懵了,就来回顾一下i代表什么,j又代表什么。
- 确定递推公式
再回顾一下dp[i][j]的含义:从下标为[0-i]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。
那么可以有两个方向推出来dp[i][j],
- 不放物品i:由dp[i - 1][j]推出,即背包容量为j,里面不放物品i的最大价值,此时dp[i][j]就是dp[i - 1][j]。(其实就是当物品i的重量大于背包j的重量时,物品i无法放进背包中,所以背包内的价值依然和前面相同。)
- 放物品i:由dp[i - 1][j - weight[i]]推出,dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]的时候不放物品i的最大价值,那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] (物品i的价值),就是背包放物品i得到的最大价值
所以递归公式: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
- dp数组如何初始化
关于初始化,一定要和dp数组的定义吻合,否则到递推公式的时候就会越来越乱。
首先从dp[i][j]的定义出发,如果背包容量j为0的话,即dp[i][0],无论是选取哪些物品,背包价值总和一定为0。如图:
在看其他情况。
状态转移方程 dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 可以看出i 是由 i-1 推导出来,那么i为0的时候就一定要初始化。
dp[0][j],即:i为0,存放编号0的物品的时候,各个容量的背包所能存放的最大价值。
那么很明显当 j < weight[0]的时候,dp[0][j] 应该是 0,因为背包容量比编号0的物品重量还小。
当j >= weight[0]时,dp[0][j] 应该是value[0],因为背包容量放足够放编号0物品。
代码初始化如下:
for (int j = 0 ; j < weight[0]; j++) { // 当然这一步,如果把dp数组预先初始化为0了,这一步就可以省略,但很多同学应该没有想清楚这一点。
dp[0][j] = 0;
}
// 正序遍历
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
此时dp数组初始化情况如图所示:
dp[0][j] 和 dp[i][0] 都已经初始化了,那么其他下标应该初始化多少呢?
其实从递归公式: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 可以看出dp[i][j] 是由左上方数值推导出来了,那么 其他下标初始为什么数值都可以,因为都会被覆盖。
初始-1,初始-2,初始100,都可以!
但只不过一开始就统一把dp数组统一初始为0,更方便一些。
如图:
最后初始化代码如下:
// 初始化 dp
vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
费了这么大的功夫,才把如何初始化讲清楚,相信不少同学平时初始化dp数组是凭感觉来的,但有时候感觉是不靠谱的。
- 确定遍历顺序
在如下图中,可以看出,有两个遍历的维度:物品与背包重量
那么问题来了,先遍历 物品还是先遍历背包重量呢?
其实都可以!! 但是先遍历物品更好理解。
那么我先给出先遍历物品,然后遍历背包重量的代码。
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
先遍历背包,再遍历物品,也是可以的!(注意我这里使用的二维dp数组)
例如这样:
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
为什么也是可以的呢?
要理解递归的本质和递推的方向。
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 递归公式中可以看出dp[i][j]是靠dp[i-1][j]和dp[i - 1][j - weight[i]]推导出来的。
dp[i-1][j]和dp[i - 1][j - weight[i]] 都在dp[i][j]的左上角方向(包括正上方向),那么先遍历物品,再遍历背包的过程如图所示:
再来看看先遍历背包,再遍历物品呢,如图:
大家可以看出,虽然两个for循环遍历的次序不同,但是dp[i][j]所需要的数据就是左上角,根本不影响dp[i][j]公式的推导!
但先遍历物品再遍历背包这个顺序更好理解。
其实背包问题里,两个for循环的先后循序是非常有讲究的,理解遍历顺序其实比理解推导公式难多了。
- 举例推导dp数组
来看一下对应的dp数组的数值,如图:
最终结果就是dp[2][4]。
建议大家此时自己在纸上推导一遍,看看dp数组里每一个数值是不是这样的。
做动态规划的题目,最好的过程就是自己在纸上举一个例子把对应的dp数组的数值推导一下,然后在动手写代码!
很多同学做dp题目,遇到各种问题,然后凭感觉东改改西改改,怎么改都不对,或者稀里糊涂就改过了。
主要就是自己没有动手推导一下dp数组的演变过程,如果推导明白了,代码写出来就算有问题,只要把dp数组打印出来,对比一下和自己推导的有什么差异,很快就可以发现问题了。
void test_2_wei_bag_problem1() {
vector<int> weight = {1, 3, 4};
vector<int> value = {15, 20, 30};
int bagweight = 4;
// 二维数组
vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));
// 初始化
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
cout << dp[weight.size() - 1][bagweight] << endl;
}
int main() {
test_2_wei_bag_problem1();
}
讲了这么多才刚刚把二维dp的01背包讲完,这里大家其实可以发现最简单的是推导公式了,推导公式估计看一遍就记下来了,但难就难在如何初始化和遍历顺序上。
可能有的同学并没有注意到初始化 和 遍历顺序的重要性,我们后面做力扣上背包面试题目的时候,大家就会感受出来了。
下一篇 还是理论基础,我们再来讲一维dp数组实现的01背包(滚动数组),分析一下和二维有什么区别,在初始化和遍历顺序上又有什么差异,敬请期待!
public class BagProblem {
public static void main(String[] args) {
int[] weight = {1,3,4};
int[] value = {15,20,30};
int bagSize = 4;
testWeightBagProblem(weight,value,bagSize);
}
/**
* 动态规划获得结果
* @param weight 物品的重量
* @param value 物品的价值
* @param bagSize 背包的容量
*/
public static void testWeightBagProblem(int[] weight, int[] value, int bagSize){
// 创建dp数组
int goods = weight.length; // 获取物品的数量
int[][] dp = new int[goods][bagSize + 1];
// 初始化dp数组
// 创建数组后,其中默认的值就是0
for (int j = weight[0]; j <= bagSize; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
// 填充dp数组
for (int i = 1; i < weight.length; i++) {
for (int j = 1; j <= bagSize; j++) {
if (j < weight[i]) {
/**
* 当前背包的容量都没有当前物品i大的时候,是不放物品i的
* 那么前i-1个物品能放下的最大价值就是当前情况的最大价值
*/
dp[i][j] = dp[i-1][j];
} else {
/**
* 当前背包的容量可以放下物品i
* 那么此时分两种情况:
* 1、不放物品i
* 2、放物品i
* 比较这两种情况下,哪种背包中物品的最大价值最大
*/
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j] , dp[i-1][j-weight[i]] + value[i]);
}
}
}
// 打印dp数组
for (int i = 0; i < goods; i++) {
for (int j = 0; j <= bagSize; j++) {
System.out.print(dp[i][j] + "\t");
}
System.out.println("\n");
}
}
}
import java.util.Arrays;
public class BagProblem {
public static void main(String[] args) {
int[] weight = {1,3,4};
int[] value = {15,20,30};
int bagSize = 4;
testWeightBagProblem(weight,value,bagSize);
}
/**
* 初始化 dp 数组做了简化(给物品增加冗余维)。这样初始化dp数组,默认全为0即可。
* dp[i][j] 表示从下标为[0 - i-1]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。
* 其实是模仿背包重量从 0 开始,背包容量 j 为 0 的话,即dp[i][0],无论是选取哪些物品,背包价值总和一定为 0。
* 可选物品也可以从无开始,也就是没有物品可选,即dp[0][j],这样无论背包容量为多少,背包价值总和一定为 0。
* @param weight 物品的重量
* @param value 物品的价值
* @param bagSize 背包的容量
*/
public static void testWeightBagProblem(int[] weight, int[] value, int bagSize){
// 创建dp数组
int goods = weight.length; // 获取物品的数量
int[][] dp = new int[goods + 1][bagSize + 1]; // 给物品增加冗余维,i = 0 表示没有物品可选
// 初始化dp数组,默认全为0即可
// 填充dp数组
for (int i = 1; i <= goods; i++) {
for (int j = 1; j <= bagSize; j++) {
if (j < weight[i - 1]) { // i - 1 对应物品 i
/**
* 当前背包的容量都没有当前物品i大的时候,是不放物品i的
* 那么前i-1个物品能放下的最大价值就是当前情况的最大价值
*/
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
/**
* 当前背包的容量可以放下物品i
* 那么此时分两种情况:
* 1、不放物品i
* 2、放物品i
* 比较这两种情况下,哪种背包中物品的最大价值最大
*/
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j] , dp[i - 1][j - weight[i - 1]] + value[i - 1]); // i - 1 对应物品 i
}
}
}
// 打印dp数组
for(int[] arr : dp){
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
}
无参数版
def test_2_wei_bag_problem1():
weight = [1, 3, 4]
value = [15, 20, 30]
bagweight = 4
# 二维数组
dp = [[0] * (bagweight + 1) for _ in range(len(weight))]
# 初始化
for j in range(weight[0], bagweight + 1):
dp[0][j] = value[0]
# weight数组的大小就是物品个数
for i in range(1, len(weight)): # 遍历物品
for j in range(bagweight + 1): # 遍历背包容量
if j < weight[i]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i])
print(dp[len(weight) - 1][bagweight])
test_2_wei_bag_problem1()
有参数版
def test_2_wei_bag_problem1(weight, value, bagweight):
# 二维数组
dp = [[0] * (bagweight + 1) for _ in range(len(weight))]
# 初始化
for j in range(weight[0], bagweight + 1):
dp[0][j] = value[0]
# weight数组的大小就是物品个数
for i in range(1, len(weight)): # 遍历物品
for j in range(bagweight + 1): # 遍历背包容量
if j < weight[i]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i])
return dp[len(weight) - 1][bagweight]
if __name__ == "__main__":
weight = [1, 3, 4]
value = [15, 20, 30]
bagweight = 4
result = test_2_wei_bag_problem1(weight, value, bagweight)
print(result)
func test_2_wei_bag_problem1(weight, value []int, bagweight int) int {
// 定义dp数组
dp := make([][]int, len(weight))
for i, _ := range dp {
dp[i] = make([]int, bagweight+1)
}
// 初始化
for j := bagweight; j >= weight[0]; j-- {
dp[0][j] = dp[0][j-weight[0]] + value[0]
}
// 递推公式
for i := 1; i < len(weight); i++ {
//正序,也可以倒序
for j := 0; j <= bagweight; j++ {
if j < weight[i] {
dp[i][j] = dp[i-1][j]
} else {
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight[i]]+value[i])
}
}
}
return dp[len(weight)-1][bagweight]
}
func max(a,b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}
func main() {
weight := []int{1,3,4}
value := []int{15,20,30}
test_2_wei_bag_problem1(weight,value,4)
}
function testWeightBagProblem (weight, value, size) {
// 定义 dp 数组
const len = weight.length,
dp = Array(len).fill().map(() => Array(size + 1).fill(0));
// 初始化
for(let j = weight[0]; j <= size; j++) {
dp[0][j] = value[0];
}
// weight 数组的长度len 就是物品个数
for(let i = 1; i < len; i++) { // 遍历物品
for(let j = 0; j <= size; j++) { // 遍历背包容量
if(j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
console.table(dp)
return dp[len - 1][size];
}
function test () {
console.log(testWeightBagProblem([1, 3, 4, 5], [15, 20, 30, 55], 6));
}
test();
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAX(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
#define ARR_SIZE(a) (sizeof((a)) / sizeof((a)[0]))
#define BAG_WEIGHT 4
void backPack(int* weights, int weightSize, int* costs, int costSize, int bagWeight) {
// 开辟dp数组
int dp[weightSize][bagWeight + 1];
memset(dp, 0, sizeof(int) * weightSize * (bagWeight + 1));
int i, j;
// 当背包容量大于物品0的重量时,将物品0放入到背包中
for(j = weights[0]; j <= bagWeight; ++j) {
dp[0][j] = costs[0];
}
// 先遍历物品,再遍历重量
for(j = 1; j <= bagWeight; ++j) {
for(i = 1; i < weightSize; ++i) {
// 如果当前背包容量小于物品重量
if(j < weights[i])
// 背包物品的价值等于背包不放置当前物品时的价值
dp[i][j] = dp[i-1][j];
// 若背包当前重量可以放置物品
else
// 背包的价值等于放置该物品或不放置该物品的最大值
dp[i][j] = MAX(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i]] + costs[i]);
}
}
printf("%d\n", dp[weightSize - 1][bagWeight]);
}
int main(int argc, char* argv[]) {
int weights[] = {1, 3, 4};
int costs[] = {15, 20, 30};
backPack(weights, ARR_SIZE(weights), costs, ARR_SIZE(costs), BAG_WEIGHT);
return 0;
}
function testWeightBagProblem(
weight: number[],
value: number[],
size: number
): number {
/**
* dp[i][j]: 前i个物品,背包容量为j,能获得的最大价值
* dp[0][*]: u=weight[0],u之前为0,u之后(含u)为value[0]
* dp[*][0]: 0
* ...
* dp[i][j]: max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]);
*/
const goodsNum: number = weight.length;
const dp: number[][] = new Array(goodsNum)
.fill(0)
.map((_) => new Array(size + 1).fill(0));
for (let i = weight[0]; i <= size; i++) {
dp[0][i] = value[0];
}
for (let i = 1; i < goodsNum; i++) {
for (let j = 1; j <= size; j++) {
if (j < weight[i]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
}
return dp[goodsNum - 1][size];
}
// test
const weight = [1, 3, 4];
const value = [15, 20, 30];
const size = 4;
console.log(testWeightBagProblem(weight, value, size));
object Solution {
// 01背包
def test_2_wei_bag_problem1(): Unit = {
var weight = Array[Int](1, 3, 4)
var value = Array[Int](15, 20, 30)
var baseweight = 4
// 二维数组
var dp = Array.ofDim[Int](weight.length, baseweight + 1)
// 初始化
for (j <- weight(0) to baseweight) {
dp(0)(j) = value(0)
}
// 遍历
for (i <- 1 until weight.length; j <- 1 to baseweight) {
if (j - weight(i) >= 0) dp(i)(j) = dp(i - 1)(j - weight(i)) + value(i)
dp(i)(j) = math.max(dp(i)(j), dp(i - 1)(j))
}
// 打印数组
dp.foreach(x => println("[" + x.mkString(",") + "]"))
dp(weight.length - 1)(baseweight) // 最终返回
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
test_2_wei_bag_problem1()
}
}
pub struct Solution;
impl Solution {
pub fn wei_bag_problem1(weight: Vec<usize>, value: Vec<usize>, bag_size: usize) -> usize {
let mut dp = vec![vec![0; bag_size + 1]; weight.len()];
for j in weight[0]..=weight.len() {
dp[0][j] = value[0];
}
for i in 1..weight.len() {
for j in 0..=bag_size {
match j < weight[i] {
true => dp[i][j] = dp[i - 1][j],
false => dp[i][j] = dp[i - 1][j].max(dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]),
}
}
}
dp[weight.len() - 1][bag_size]
}
}
#[test]
fn test_wei_bag_problem1() {
println!(
"{}",
Solution::wei_bag_problem1(vec![1, 3, 4], vec![15, 20, 30], 4)
);
}