动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。其关键是发现子问题和记录其结果。然后利用这些结果减轻运算量。因为揹包的最终最大容量未知,所以,我们得从1到M一个一个的试,比如,刚开始任选N件物品中的一个,看对应的M的揹包,能不能放进去,如果能放进去,并且还有多少空间,则,多出来的空间能放N-1物品中的最大价值,怎么能保证总选则是最大价值呢,看下表:
测试数据:
10,3
3,4
4,5
5,6
c[i][j]数组保存了1,2,3号物品依次选择后的最大价值.
这个最大价值是怎么得来的呢?从揹包容量为0开始,1号物品先试,0,1,2,的容量都不能放.所以置0,揹包容量为3则里面放4.这样,这一排揹包容量为4,5,6,....10的时候,最佳方案都是放4.假如1号物品放入揹包.则再看2号物品.当揹包容量为3的时候,最佳方案还是上一排的最价方案c为4.而揹包容量为5的时候,则最佳方案为自己的重量5.揹包容量为7的时候,很显然是5加上一个值了。加谁??很显然是7-4=3的时候.上一排c3的最佳方案是4.所以。总的最佳方案是5+4为9.这样.一排一排推下去。最右下放的数据就是最大的价值了。(注意第3排的揹包容量为7的时候,最佳方案不是本身的6.而是上一排的9.说明这时候3号物品没有被选.选的是1,2号物品.所以得9.
从以上最大价值的构造过程中可以看出。
f(n,m)=max{f(n-1,m),f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}这就是书本上写的动态规划方程.
下面是一种实现过程:(C语言描述)
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