Skip to content

Latest commit

 

History

History
512 lines (398 loc) · 15.1 KB

背包问题理论基础完全背包.md

File metadata and controls

512 lines (398 loc) · 15.1 KB
Raw

参与本项目，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！

动态规划：完全背包理论基础

本题力扣上没有原题，大家可以去卡码网第52题去练习，题意是一样的。

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课：带你学透完全背包问题！ ，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。

思路

完全背包

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] 。每件物品都有无限个（也就是可以放入背包多次），求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。

完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。

同样leetcode上没有纯完全背包问题，都是需要完全背包的各种应用，需要转化成完全背包问题，所以我这里还是以纯完全背包问题进行讲解理论和原理。

在下面的讲解中，我依然举这个例子：

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

每件商品都有无限个！

问背包能背的物品最大价值是多少？

01背包和完全背包唯一不同就是体现在遍历顺序上，所以本文就不去做动规五部曲了，我们直接针对遍历顺序经行分析！

关于01背包我如下两篇已经进行深入分析了：

首先再回顾一下01背包的核心代码

for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
    }
}

我们知道01背包内嵌的循环是从大到小遍历，为了保证每个物品仅被添加一次。

而完全背包的物品是可以添加多次的，所以要从小到大去遍历，即：

// 先遍历物品，再遍历背包
for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = weight[i]; j <= bagWeight ; j++) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

    }
}

至于为什么，我在动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）中也做了讲解。

dp状态图如下：

动态规划-完全背包

相信很多同学看网上的文章，关于完全背包介绍基本就到为止了。

其实还有一个很重要的问题，为什么遍历物品在外层循环，遍历背包容量在内层循环？

这个问题很多题解关于这里都是轻描淡写就略过了，大家都默认 遍历物品在外层，遍历背包容量在内层，好像本应该如此一样，那么为什么呢？

难道就不能遍历背包容量在外层，遍历物品在内层？

看过这两篇的话：

就知道了，01背包中二维dp数组的两个for遍历的先后循序是可以颠倒了，一维dp数组的两个for循环先后循序一定是先遍历物品，再遍历背包容量。

在完全背包中，对于一维dp数组来说，其实两个for循环嵌套顺序是无所谓的！

因为dp[j] 是根据 下标j之前所对应的dp[j]计算出来的。 只要保证下标j之前的dp[j]都是经过计算的就可以了。

遍历物品在外层循环，遍历背包容量在内层循环，状态如图：

动态规划-完全背包1

遍历背包容量在外层循环，遍历物品在内层循环，状态如图：

动态规划-完全背包2

看了这两个图，大家就会理解，完全背包中，两个for循环的先后循序，都不影响计算dp[j]所需要的值（这个值就是下标j之前所对应的dp[j]）。

先遍历背包在遍历物品，代码如下：

// 先遍历背包，再遍历物品
for(int j = 0; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
    for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
        if (j - weight[i] >= 0) dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
    }
    cout << endl;
}

完整的C++测试代码如下：

// 先遍历物品，在遍历背包
void test_CompletePack() {
    vector<int> weight = {1, 3, 4};
    vector<int> value = {15, 20, 30};
    int bagWeight = 4;
    vector<int> dp(bagWeight + 1, 0);
    for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
        for(int j = weight[i]; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << dp[bagWeight] << endl;
}
int main() {
    test_CompletePack();
}

// 先遍历背包，再遍历物品
void test_CompletePack() {
    vector<int> weight = {1, 3, 4};
    vector<int> value = {15, 20, 30};
    int bagWeight = 4;

    vector<int> dp(bagWeight + 1, 0);

    for(int j = 0; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
        for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
            if (j - weight[i] >= 0) dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << dp[bagWeight] << endl;
}
int main() {
    test_CompletePack();
}

本题力扣上没有原题，大家可以去卡码网第52题去练习，题意是一样的，C++代码如下：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 先遍历背包，再遍历物品
void test_CompletePack(vector<int> weight, vector<int> value, int bagWeight) {

    vector<int> dp(bagWeight + 1, 0);

    for(int j = 0; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
        for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
            if (j - weight[i] >= 0) dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << dp[bagWeight] << endl;
}
int main() {
    int N, V;
    cin >> N >> V;
    vector<int> weight;
    vector<int> value;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        int w;
        int v;
        cin >> w >> v;
        weight.push_back(w);
        value.push_back(v);
    }
    test_CompletePack(weight, value, V);
    return 0;
}

总结

细心的同学可能发现，全文我说的都是对于纯完全背包问题，其for循环的先后循环是可以颠倒的！

但如果题目稍稍有点变化，就会体现在遍历顺序上。

如果问装满背包有几种方式的话？ 那么两个for循环的先后顺序就有很大区别了，而leetcode上的题目都是这种稍有变化的类型。

这个区别，我将在后面讲解具体leetcode题目中给大家介绍，因为这块如果不结合具题目，单纯的介绍原理估计很多同学会越看越懵！

别急，下一篇就是了！

最后，又可以出一道面试题了，就是纯完全背包，要求先用二维dp数组实现，然后再用一维dp数组实现，最后再问，两个for循环的先后是否可以颠倒？为什么？ 这个简单的完全背包问题，估计就可以难住不少候选人了。

其他语言版本

Java：

//先遍历物品，再遍历背包
private static void testCompletePack(){
    int[] weight = {1, 3, 4};
    int[] value = {15, 20, 30};
    int bagWeight = 4;
    int[] dp = new int[bagWeight + 1];
    for (int i = 0; i < weight.length; i++){ // 遍历物品
        for (int j = weight[i]; j <= bagWeight; j++){ // 遍历背包容量
            dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    for (int maxValue : dp){
        System.out.println(maxValue + "   ");
    }
}

//先遍历背包，再遍历物品
private static void testCompletePackAnotherWay(){
    int[] weight = {1, 3, 4};
    int[] value = {15, 20, 30};
    int bagWeight = 4;
    int[] dp = new int[bagWeight + 1];
    for (int i = 1; i <= bagWeight; i++){ // 遍历背包容量
        for (int j = 0; j < weight.length; j++){ // 遍历物品
            if (i - weight[j] >= 0){
                dp[i] = Math.max(dp[i], dp[i - weight[j]] + value[j]);
            }
        }
    }
    for (int maxValue : dp){
        System.out.println(maxValue + "   ");
    }
}

Python：

先遍历物品，再遍历背包（无参版）

def test_CompletePack():
    weight = [1, 3, 4]
    value = [15, 20, 30]
    bagWeight = 4
    dp = [0] * (bagWeight + 1)
    for i in range(len(weight)):  # 遍历物品
        for j in range(weight[i], bagWeight + 1):  # 遍历背包容量
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
    print(dp[bagWeight])

test_CompletePack()

先遍历物品，再遍历背包（有参版）

def test_CompletePack(weight, value, bagWeight):
    dp = [0] * (bagWeight + 1)
    for i in range(len(weight)):  # 遍历物品
        for j in range(weight[i], bagWeight + 1):  # 遍历背包容量
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
    return dp[bagWeight]

if __name__ == "__main__":
    weight = [1, 3, 4]
    value = [15, 20, 30]
    bagWeight = 4
    result = test_CompletePack(weight, value, bagWeight)
    print(result)

先遍历背包，再遍历物品（无参版）

def test_CompletePack():
    weight = [1, 3, 4]
    value = [15, 20, 30]
    bagWeight = 4

    dp = [0] * (bagWeight + 1)

    for j in range(bagWeight + 1):  # 遍历背包容量
        for i in range(len(weight)):  # 遍历物品
            if j - weight[i] >= 0:
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])

    print(dp[bagWeight])

test_CompletePack()

先遍历背包，再遍历物品（有参版）

def test_CompletePack(weight, value, bagWeight):
    dp = [0] * (bagWeight + 1)
    for j in range(bagWeight + 1):  # 遍历背包容量
        for i in range(len(weight)):  # 遍历物品
            if j - weight[i] >= 0:
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
    return dp[bagWeight]


if __name__ == "__main__":
    weight = [1, 3, 4]
    value = [15, 20, 30]
    bagWeight = 4
    result = test_CompletePack(weight, value, bagWeight)
    print(result)

Go：

// test_CompletePack1 先遍历物品, 在遍历背包
func test_CompletePack1(weight, value []int, bagWeight int) int {
	// 定义dp数组 和初始化
	dp := make([]int, bagWeight+1)
	// 遍历顺序
	for i := 0; i < len(weight); i++ {
		// 正序会多次添加 value[i]
		for j := weight[i]; j <= bagWeight; j++ {
			// 推导公式
			dp[j] = max(dp[j], dp[j-weight[i]]+value[i])
			// debug
			//fmt.Println(dp)
		}
	}
	return dp[bagWeight]
}

// test_CompletePack2 先遍历背包, 在遍历物品
func test_CompletePack2(weight, value []int, bagWeight int) int {
	// 定义dp数组 和初始化
	dp := make([]int, bagWeight+1)
	// 遍历顺序
	// j从0 开始
	for j := 0; j <= bagWeight; j++ {
		for i := 0; i < len(weight); i++ {
			if j >= weight[i] {
				// 推导公式
				dp[j] = max(dp[j], dp[j-weight[i]]+value[i])
			}
			// debug
			//fmt.Println(dp)
		}
	}
	return dp[bagWeight]
}

func max(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

func main() {
	weight := []int{1, 3, 4}
	price := []int{15, 20, 30}
	fmt.Println(test_CompletePack1(weight, price, 4))
	fmt.Println(test_CompletePack2(weight, price, 4))
}

Javascript:

// 先遍历物品，再遍历背包容量
function test_completePack1() {
    let weight = [1, 3, 5]
    let value = [15, 20, 30]
    let bagWeight = 4 
    let dp = new Array(bagWeight + 1).fill(0)
    for(let i = 0; i <= weight.length; i++) {
        for(let j = weight[i]; j <= bagWeight; j++) {
            dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
        }
    }
    console.log(dp)
}

// 先遍历背包容量，再遍历物品
function test_completePack2() {
    let weight = [1, 3, 5]
    let value = [15, 20, 30]
    let bagWeight = 4 
    let dp = new Array(bagWeight + 1).fill(0)
    for(let j = 0; j <= bagWeight; j++) {
        for(let i = 0; i < weight.length; i++) {
            if (j >= weight[i]) {
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
            }
        }
    }
    console.log(2, dp);
}

TypeScript：

// 先遍历物品，再遍历背包容量
function test_CompletePack(): void {
  const weight: number[] = [1, 3, 4];
  const value: number[] = [15, 20, 30];
  const bagSize: number = 4;
  const dp: number[] = new Array(bagSize + 1).fill(0);
  for (let i = 0; i < weight.length; i++) {
    for (let j = weight[i]; j <= bagSize; j++) {
      dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
    }
  }
  console.log(dp);
}
test_CompletePack();

Scala:

// 先遍历物品，再遍历背包容量
object Solution {
  def test_CompletePack() {
    var weight = Array[Int](1, 3, 4)
    var value = Array[Int](15, 20, 30)
    var baseweight = 4

    var dp = new Array[Int](baseweight + 1)

    for (i <- 0 until weight.length) {
      for (j <- weight(i) to baseweight) {
        dp(j) = math.max(dp(j), dp(j - weight(i)) + value(i))
      }
    }
    dp(baseweight)
  }
}

Rust:

impl Solution {
    // 先遍历物品
    fn complete_pack() {
        let (goods, bag_size) = (vec![(1, 15), (3, 20), (4, 30)], 4);
        let mut dp = vec![0; bag_size + 1];
        for (weight, value) in goods {
            for j in weight..=bag_size {
                dp[j] = dp[j].max(dp[j - weight] + value);
            }
        }
        println!("先遍历物品：{}", dp[bag_size]);
    }

    // 先遍历背包
    fn complete_pack_after() {
        let (goods, bag_size) = (vec![(1, 15), (3, 20), (4, 30)], 4);
        let mut dp = vec![0; bag_size + 1];
        for i in 0..=bag_size {
            for (weight, value) in &goods {
                if i >= *weight {
                    dp[i] = dp[i].max(dp[i - weight] + value);
                }
            }
        }
        println!("先遍历背包：{}", dp[bag_size]);
    }
}

#[test]
fn test_complete_pack() {
    Solution::complete_pack();
    Solution::complete_pack_after();
}