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算法分析与设计——蛮力法0/1背包

时间:2021-12-02 20:13:53

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算法分析与设计——蛮力法0/1背包

蛮力法0/1背包

蛮力法

蛮力法是一种简单直接解决问题的方法,常常直接基于问题的描述,所以蛮力法也是最容易应用的方法。

蛮力法所依赖 的基本技术是遍历,即采用一定的策略依次处理待求解问题的所有元素,从而找出问题的解。由于其需要依次穷举待处理的元素,因此蛮力法是一种典型的指数级时间算法。

问题

给定n个重量为{w1,w2,···,wn}、价值为{v1,v2,···,vn}的物品和一个容量为C的背包,0/1背包是一个求解这些物品中的一个最有价值的子集,并且能够装入到背包中。

应用实例

有n项可投资的项目,每个项目需要投入资金si,可获利润为vi,现有可用资金M,应选择那些项目来投资才能获得最大利润。

想法

用蛮力法解决0/1背包问题,需要考虑给定n个物品集合的所有子集,找出所有重量不超过背包容量的子集,计算每个可能子集的总价值,然后找到价值最大的子集。例如,给定4个物品的重量为{7,3,4,5},价值为{42,12,40,25},和一个容量为10的背包,下表为求解的过程。

伪代码

输入:重量{w1,w2,···,wn},价值{v1,v2,···,vn},容量C

输出:装入背包的物品编号

初始化最大价值maxValue=0;结果子集S=∅;对集合{1,2,···,n}的每一个子集T,执行如下操作:

2.1 初始化背包的价值value=0;背包的重量weight=0;

2.2 对子集T的每一个元素j

2.2.1 如果weight+wj<C,则weight=weight+wj;value=value+vj;

2.2.2 否则,转入步骤2考察下一个子集;

2.3 如果maxValue<value,则maxValue=value;S=T;输出S中的各元素;

源代码

#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstdlib>//用于计算程序运算时间#include<ctime>using namespace std;#define N 100struct goods{int sign;//物品序号int wight;//物品重量int value;//物品价值};int n, maxValue, cv, cw, C;//物品数量,价值最大,当前价值,当前重量,背包容量int X[N],cx[N];//最终存储状态,当前存储状态struct goods goods[N];int Force(int i){if(i > n-1){if(maxValue < cv && cw + goods[i].wight <= C){for(int k = 0;k < n;k++)X[k] = cx[k];//存储最优路径maxValue = cv;}return maxValue;}cw = cw + goods[i].wight;cv = cv + goods[i].value;cx[i] = 1;//装入背包Force(i+1);cw = cw-goods[i].wight;cv = cv-goods[i].value;cx[i] = 0;//不装入背包Force(i+1);return maxValue;}int main(){clock_t starttime,finish; //用于计算时间double time;starttime=clock();//用于计算程序运行时间printf("物品种类n:");scanf("%d",&n);printf("背包容量C:");scanf("%d",&C);for(int i = 0; i < n; i++){printf("物品%d的重量w[%d]及其价值v[%d]:",i+1,i+1,i+1);scanf("%d%d",&goods[i].wight,&goods[i].value);}int sum1 = Force(0);printf("蛮力法求解0/1背包问题:\nX=[");for(int i = 0; i < n; i++){cout << X[i]<<" ";}printf("] 装入总价值%d\n",sum1);finish=clock();time = (double)(finish-starttime)/1000;//时间单位为秒starttime=clock();//用于计算程序运行时间cout<<"time is:"<<time<<endl;return 0;}

算法分析

对于一个具有n个元素的集合,其子集数量是2n,所以无论生成子集的算法效率有多高,蛮力法求解0/1背包都会是一个Ω(2n)的算法。

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