二维费用背包问题(背包九讲)

时间:2022-06-16 18:40:07

------------------------------------------

前言:

    对于一些背包问题,重点还是在于如何找出“背包容量”和“各种代价”,以及价值,如此问题便迎刃而解了。下午 打篮球居然下冰雹了,悲催了。。。。

------------------------------------------

问题:

    二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有 一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和 b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。

算法:

    费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]表示前i件物品付出两种代价分别为v和u时可获得的最大价值。状态转移方程就是:f[i][v][u]=max{f[i-1][v][u],f[i-1][v-a[i]][u-b[i]]+w[i]}。如前述方法,可以只使用二维的数组:当每件物品只可以取一次时变量v和u采用逆序的循环,当物品有如完全背包问题时采用顺序的循环。当物品有如多重背包问题时拆分物品。这里就不再给出伪代码了,相信有了前面的基础,你能够自己实现出这个问题的程序。

物品总个数的限制:

    有时,“二维费用”的条件是以这样一种隐含的方式给出的:最多只能取M件物品。这事实上相当于每件物品多了一种“件数 ”的费用,每个物品的件数费用均为1,可以付出的最大件数费用为M。换句话说,设f[v][m]表示付出费用v、最多选m件时可得到的最大价值,则根据物 品的类型(01、完全、多重)用不同的方法循环更新,最后在f[0..V][0..M]范围内寻找答案。

复数域上的背包问题:

    另一种看待二维背包问题的思路是:将它看待成复数域上的背包问题。也就是说,背包的容量以及每件物品的费用都是一个复 数。而常见的一维背包问题则是实数域上的背包问题。(注意:上面的话其实不严谨,因为事实上我们处理的都只是整数而已。)所以说,一维背包的种种思想方法,往往可以应用于二位背包问题的求解中,因为只是数域扩大了而已。作为这种思想的练习,你可以尝试将P11中提到的“子集和问题”扩展到复数域(即二维),并试图用同样的复杂度解决

    当发现由熟悉的动态规划题目变形得来的题目时,在原来的状态中加一纬以满足新的限制是一种比较通用的方法。希望你能从本讲中初步体会到这种方法。

-----------------------------------------

总结: