java实现背包问题例子_动态规划（背包问题）java实现

背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。(摘自维基百科)

下面代码为0-1类型的背包。给定一个背包，容量为C，有n个物品，各物品对应重量为W[n]，物品价值为 V[n]，向量y=[0,1,0…1,0]代表物品的选法，要么是0、要么是1，为零代表选取第i个物品，为0表示不选取第i个物品。

根据上面设定，我们可以得到如下的递归式:

当W[n]>C时， f(n,C)=f(n-1,C);

当W[n]<=C时，f(n，C) = max(f(n-1,C), V[n]+f(n-1, C-W[n]) );

初始条件为：f(i, 0) = 0; f(0,i) = 0; f(0,0) = 0;(注意下面程序判断的是当f(-1,i)时为0，这是由于java数组下标为0时还是表示有物品存在。-1表示没有物品)

根据上面的分析用递归实现的0-1背包代码如下：

public class Testpac {

/**

* @param args

int C=12;

int W[]={2,3,4,5,6};

int V[]={1,4,3,6,8};

int y[]={-1,-1,-1,-1,-1};

public static void main(String[] args) {

// TODO Auto-generated method stub

Testpac pp=new Testpac();

System.out.println(pp.f(4,12));

pp.printY();

}

public void printY(){

for(int i=0;i

{

System.out.println(y[i]);

}

public int f(int n ,int C)

{

if(n==-1||C==0)

return 0;

int tmp1=f(n-1,C);

if(W[n]>C)

{

y[n]=0;

return tmp1;

}

int tmp2=V[n]+f(n-1,C-W[n]);

if(tmp1>tmp2)

{

y[n]=0;

return tmp1;

}

y[n]=1;

return tmp2;

}

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