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淺談java實(shí)現(xiàn)背包算法(0-1背包問題)

 更新時(shí)間:2017年08月22日 14:03:24   作者:java林森  
本篇文章主要介紹了淺談java實(shí)現(xiàn)背包算法(0-1背包問題) ,小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧

0-1背包的問題

背包問題(Knapsack problem)是一種組合優(yōu)化的NP完全問題。問題可以描述為:給定一組物品,每種物品都有自己的重量和價(jià)格,在限定的總重量?jī)?nèi),我們?nèi)绾芜x擇,才能使得物品的總價(jià)格最高。問題的名稱來源于如何選擇最合適的物品放置于給定背包中。

這是最基礎(chǔ)的背包問題,特點(diǎn)是:每種物品僅有一件,可以選擇放或不放。

用子問題定義狀態(tài):即f[i][v]表示前i件物品恰放入一個(gè)容量為v的背包可以獲得的最大價(jià)值。則其狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程便是:

f[i][v]=max{ f[i-1][v], f[i-1][v-w[i]]+v[i] }。

public class Bag {

  static class Item {// 定義一個(gè)物品
    String id; // 物品id
    int size = 0;// 物品所占空間
    int value = 0;// 物品價(jià)值

    static Item newItem(String id, int size, int value) {
      Item item = new Item();
      item.id = id;
      item.size = size;
      item.value = value;
      return item;
    }

    public String toString() {
      return this.id;
    }
  }

  static class OkBag { // 定義一個(gè)打包方式
    List<Item> Items = new ArrayList<Item>();// 包里的物品集合

    OkBag() {
    }

    int getValue() {// 包中物品的總價(jià)值
      int value = 0;
      for (Item item : Items) {
        value += item.value;
      }
      return value;
    };

    int getSize() {// 包中物品的總大小
      int size = 0;
      for (Item item : Items) {
        size += item.size;
      }
      return size;
    };

    public String toString() {
      return String.valueOf(this.getValue()) + " ";
    }
  }

  // 可放入包中的備選物品
  static Item[] sourceItems = { Item.newItem("4號(hào)球", 4, 5), Item.newItem("5號(hào)球", 5, 6), Item.newItem("6號(hào)球", 6, 7) };
  static int bagSize = 10; // 包的空間
  static int itemCount = sourceItems.length; // 物品的數(shù)量

  // 保存各種情況下的最優(yōu)打包方式 第一維度為物品數(shù)量從0到itemCount,第二維度為包裹大小從0到bagSize
  static OkBag[][] okBags = new OkBag[itemCount + 1][bagSize + 1];

  static void init() {
    for (int i = 0; i < bagSize + 1; i++) {
      okBags[0][i] = new OkBag();
    }

    for (int i = 0; i < itemCount + 1; i++) {
      okBags[i][0] = new OkBag();
    }
  }

  static void doBag() {
    init();
    for (int iItem = 1; iItem <= itemCount; iItem++) {
      for (int curBagSize = 1; curBagSize <= bagSize; curBagSize++) {
        okBags[iItem][curBagSize] = new OkBag();
        if (sourceItems[iItem - 1].size > curBagSize) {// 當(dāng)前物品大于包空間.肯定不能放入包中.
          okBags[iItem][curBagSize].Items.addAll(okBags[iItem - 1][curBagSize].Items);
        } else {
          int notIncludeValue = okBags[iItem - 1][curBagSize].getValue();// 不放當(dāng)前物品包的價(jià)值
          int freeSize = curBagSize - sourceItems[iItem - 1].size;// 放當(dāng)前物品包剩余空間
          int includeValue = sourceItems[iItem - 1].value + okBags[iItem - 1][freeSize].getValue();// 當(dāng)前物品價(jià)值+放了當(dāng)前物品后剩余包空間能放物品的價(jià)值
          if (notIncludeValue < includeValue) {// 放了價(jià)值更大就放入.
            okBags[iItem][curBagSize].Items.addAll(okBags[iItem - 1][freeSize].Items);
            okBags[iItem][curBagSize].Items.add(sourceItems[iItem - 1]);
          } else {// 否則不放入當(dāng)前物品
            okBags[iItem][curBagSize].Items.addAll(okBags[iItem - 1][curBagSize].Items);
          }
        }

      }
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    Bag.doBag();
    for (int i = 0; i < Bag.itemCount + 1; i++) {// 打印所有方案中包含的物品
      for (int j = 0; j < Bag.bagSize + 1; j++) {
        System.out.print(Bag.okBags[i][j].Items);
      }
      System.out.println("");
    }

    for (int i = 0; i < Bag.itemCount + 1; i++) {// 打印所有方案中包的總價(jià)值
      for (int j = 0; j < Bag.bagSize + 1; j++) {
        System.out.print(Bag.okBags[i][j]);
      }
      System.out.println("");
    }

    OkBag okBagResult = Bag.okBags[Bag.itemCount][Bag.bagSize];
    System.out.println("最終結(jié)果為:" + okBagResult.Items.toString() + okBagResult);

  }

}

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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