动态规划基础 ——装箱问题
题目描述
有一个箱子容量为v(正整数,o≤v≤20000),同时有n个物品(o≤n≤30),每个物品有一个体积? (正整数)。要求从? n? 个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。?
输入格式
第一行,一个整数,表示箱子容量;? 第二行,一个整数,表示有n个物品;? 接下来n行,分别表示这n个物品的各自体积。?
样例
24 6 8 3 12 7 9 70
我的代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int v[20001]={0};
void findlarge(int m,int n,int a[])
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=m;j>=a[i];j--)
{
if(v[j]>v[j-a[i]]+a[i])
{
v[j]=v[j];
}
else
v[j]=v[j-a[i]]+a[i];
}
}
cout<<m-v[m]<<endl;
}
int main()
{
int i,m,n,a[35]={0};
cin>>m>>n;
for(i=1;i<=n;i++)
{
cin>>a[i];
}
findlarge(m,n,a);
return 0;
}
?我的解题思路:
作为一个新手,我并不清楚什么是动态规划,但因为学过一些离散数学的知识,简单理解的话,其实动态规划和递推方程之间有点联系
在下面这个博主的博客里面详细的介绍了递归与递推的区别,从某种意义上讲,个人感觉动态规划可以算作是递归算法的优化,它将已经算好的数据存储在数组里,避免了递归造成的重复计算,大大减少了时间开销
(有的算法是逐步优化成这个样子的,所以可以先去学习了解一下最初时算法的样子,这样可以更方便理解)
对于本题而言,因为并不能单纯的选择较大或者较小的数,来填满箱子,于此同时,我们并不清楚最佳方案时的个数,所以很难通过暴力枚举的算法来解决
于是,我们可以简要的学习一下本题所用的动态规划的思路:
首先,设个数组,来数组的下标代表每一种空间容量,也就是从1~最大值,
然后,我们开始将物品逐个放入,在不超过背包空间容量的前提下,取最大值。
最后,做减法即可。
如果你好奇整个数组是如何变化的。
那么我们不妨尝试着把该数组输出一下:
结果如下:
14
4
3
7
5
8
1 ? ? 2 ? ? 3 ? ? 4 ? ? 5 ? ? 6 ? ? 7 ? ? 8 ? ? 9 ? ? 10 ? ?11 ? ?12 ? ?13 ? ?14
0 ? ? 0 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3
0 ? ? 0 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 7 ? ? 7 ? ? 7 ? ? 10 ? ?10 ? ?10 ? ?10 ? ?10
0 ? ? 0 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 5 ? ? 5 ? ? 7 ? ? 8 ? ? 8 ? ? 10 ? ?10 ? ?12 ? ?12 ? ?12
0 ? ? 0 ? ? 3 ? ? 3 ? ? 5 ? ? 5 ? ? 7 ? ? 8 ? ? 8 ? ? 10 ? ?11 ? ?12 ? ?13 ? ?13
我们发现,对于任意v,v[i]均小于v
参考资料
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