0-1 背包问题

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定义:题目中的物品不可以分割,要么装进包⾥,要么不装, 不能说切成两块装⼀半。——– 0-1 背包
在这里插入图片描述

题目
给你⼀个可装载N 个物品和重量为 W 的背包 ,每个物品有重量和价值两个属性。其中第 i 个物品的重量为wt[i],价值为 val[i],现在让你用这个背包装物品,最多能装的价值是多少?

限定的就是容量,求的就是价值!

:即背包可放三个物品,最大容量为4,求最大重量?
限定的是容量即W,求的是重量即val ;
N = 3, W = 4
wt = [2, 1, 3]
val = [4, 2, 3]

  • 状态和选择:
    1.状态
    状态有两个,就是「可选择的物品 N(i) 」和「背包的容量 W」;
    2.选择
    选择就是「装进背包」或者「不装进背包」;

  • dp数组定义:
    dp[i][w] 的定义如下:对于前 i 个物品进行选择,当前背包的容量为 w这种情况下可以装的最大价值是 dp[i][w],根据这个定义,所求的最终答案就是 dp[N][W]。
    :dp[3][5] = 6,其含义为:对于给定的⼀系列物品中,若只对前 3 个物品进⾏选择,【当背包容量为 5 时】,最多可以装下的价值为 6。

  • basecase:
    base case 就是 dp[0][…] = dp[…][0] = 0,即没有物品和没有容量时,背包装的价值为0;

  • 状态转移:
    第一层for:遍历每个物品 i ,判断是否装入
    第二层for:遍历每种w容量约束的;
    状态转移:
    1.如果没有把这第 i 个物品装入背包,那么最大价值 dp[i][w] = dp[i-1][w],继承上次的结果;
    2.如果把这第 i 个物品装入了背包,那么 dp[i][w] =val[i-1] + dp[i-1][w – wt[i-1]], 即容量减少,价值可能增加;
    即前i-1个物品相当于放到了容量为 w – wt[i-1]]的背包里!

注意:由于wt[] 和 val[ ] 数组索引从 0 开始,⽽定义dp数组中的 i 是从 1 开始计数的,所以 val[i-1] 和 wt[i-1] 表示第 i 个物品的价值和重量;

框架
选择:放进背包和不放进背包 ;
在这里插入图片描述
如果当前容量w小于当前 i 物品所需的容量wt[i],则一定不放入背包;

注意

  1. dp的物品数量N和当前容量W是从1开始记数! 而wt[ ] 和val[ ] 是从0开始记数的!所以 遍历状态时,物品个数 i 从1开始到 N, 容量 w 从1开始到W;
  2. dp[][]中,i=0是base case,dp[0][…]和dp[…][0]必须为0,所以 i 从1 开始;
  3. 初始化dpdp[N+1][W+1] !

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