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C++实现完全背包问题
2023-07-03 09:41:09 深夜i     --     --
C++ 完全背包问题 动态规划 贪心算法 搜索算法

完全背包问题是一个非常经典的动态规划问题,其中有一种实现方法是使用C++编程语言。在这个问题中,我们有一个背包,以及一些物品和它们的重量和价值。我们需要找到一种最优的方法,将这些物品一一放入背包中,使得背包中的总重量不能超过一个给定的值,并且背包中的总价值尽可能大。

为了解决这个问题,我们可以使用动态规划的思想,下面是具体的实现代码:


#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

int n, m;

int w[10010], v[10010];

int dp[10010];

int main(){

  cin >> n >> m;

  for(int i=1;i<=n;i++){

    cin >> w[i] >> v[i];

  }

  for(int i=1;i<=n;i++){

    for(int j=w[i];j<=m;j++){

      dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]]+v[i]);

    }

  }

  cout << dp[m] << endl;

  return 0;

}

在这段代码中,变量n和m分别代表物品的数量和背包的最大容量,数组w和v存放每件物品的重量和价值,并且dp数组存放从前i件物品中选,总重不超过j的最大价值。我们可以使用两个嵌套的循环来实现动态规划,首先外循环枚举每一件物品,内循环则从重量w[i]开始枚举每一个状态,使用dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]]+v[i])更新dp数组,最终输出dp[m]即为最优解。

总之,C++是一种非常强大的编程语言,它可以非常方便地实现各种算法,包括动态规划。完全背包问题是一个非常值得掌握的算法问题,通过以上的实现代码,我们可以更好地理解动态规划的思想和算法。

  
  

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