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我已经在线阅读了 01 背包问题的几个解决方案。当总权重为 W 时,他们每个人都试图存储从 0..i 和总权重 w 中选择的子问题权重的解决方案。所以基本上他们需要一个 2D 数组来存储子问题的解决方案。我的问题是为什么他们要解决一组权重的问题,从而增加另一个维度。我正在发布我的解决方案,它迭代所有可用的重量并建立解决方案直到背包的重量。这需要仅使用一维数组。我在这里错过了什么吗?我在下面粘贴我的代码。
public class KnapSack01 {
//The Weight Matrix
int[] weight;
//The Benefit Matrix
int[] benefit;
//The size of Knap-Sack
int M;
//array to store solutions to subproblem
//B[i] = optimal solution for capacity i
int[] B;
//Array to print out the chosen weights
String[] chosenWeight;
int calculate() {
B = new int[M + 1];
chosenWeight = new String[M + 1];
for (int i = 0; i < B.length; i++) {
B[i] = 0;
chosenWeight[i] = "";
}
for (int w = 1; w <= M; w++) {
for (int i = 0; i < weight.length; i++) {
int b1 = benefit[i];
int remaining = w - weight[i];
int temp = B[w];
if (remaining >= 0) {
temp = b1 + B[remaining];
}
if (temp >= B[w]) {
B[w] = temp;
chosenWeight[w] = chosenWeight[w] + "," + weight[i];
}
}
}
System.out.println(chosenWeight[M].substring(1,
chosenWeight[M].length()));
return B[M];
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] w = { 2, 3, 4, 5 };
int[] b = { 3, 4, 5, 6 };
int capacity = 5;
KnapSack01 ks = new KnapSack01();
ks.weight = w;
ks.benefit = b;
ks.M = capacity;
System.out.println(ks.calculate());
}
最佳答案
您的代码不正确,因为您可以选择相同的项目两次(或更多次)。
这是一个例子:
w = {1, 1}
b = {2, 1}
capacity = 2
正确答案是 3,但您的代码返回 4(它两次选择第一项)。
这个算法其实可以用一维数组来实现,但是需要不同的循环顺序:
外层循环应遍历项目,内层循环应遍历从 W
到 0
的权重。
关于algorithm - 01 Knapsack 使用一维数组存储中间解,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26097853/
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