带有2个环境的背包

zutru 发表于 Java

祖特鲁：

给定的问题：

0 / 1-背包问题，n个项目的权重分别为w_i和值v_i。求出权重总和为W的商品的最大总价值。

但是有两个约束：

总的所有物品的重量的背包必须是准确w ^。
项目的总数必须是偶数。

我想找到一种同时关注两个方面的算法。我已经找到了如何一次关注其中一个的方法。

这是我的实现，它注意约束1（权重W）：

public class KnapSackExactWeight {
    public static void main(String[] args) {
        int[] w = new int[] {4, 1, 5, 8, 3, 9, 2};  //weights
        int[] v = new int[] {2, 12, 8, 9, 3, 4, 3}; //values

        int n = w.length;
        int W = 10; // W (max weight)

        int[][] DP = new int[n+1][W+1];

        for(int i = 1; i < n+1; i++) {
            for(int j = 0; j < W+1; j++) {
                if(i == 0 || j == 0) {
                    DP[i][j] = 0;
                } else if (j - w[i-1] >= 0) {
                    DP[i][j] = Math.max(DP[i-1][j], DP[i-1][j - w[i-1]] + v[i-1]);
                } else {
                    DP[i][j] = -Integer.MAX_VALUE;
                }
            }
        }
        System.out.println("Result: " + DP[n][W]);
    }
}

Result: 22

这是我的实现，其中考虑了约束2（甚至项数）：

public class KnapSackEvenAmount {
    public static void main(String[] args) {
        int[] weights = new int[] {4, 1, 5, 8, 3, 9, 2};    //weights
        int[] values = new int[] {2, 12, 8, 9, 3, 4, 3};    //values

        int n = weights.length;
        int W = 10;

        int[][] DP_odd = new int[n+1][W+1];
        int[][] DP_even = new int[n+1][W+1];

        for(int i = 0; i < n+1; i++) {
            for(int j = 0; j < W+1; j++) {
                DP_even[i][j] = -1;
                DP_odd[i][j] = -1;
                if(i == 0 || j == 0) {
                    DP_odd[i][j] = -1;
                    DP_even[i][j] = 0;
                } else if(j - weights[i-1] >= 0) {
                    if(DP_odd[i-1][j - weights[i-1]] >= 0) {
                        DP_even[i][j] = Math.max(DP_even[i-1][j], DP_odd[i-1][j - weights[i-1]] + values[i-1]);
                    }
                    if(DP_even[i-1][j - weights[i-1]] >= 0) {
                        DP_odd[i][j] = Math.max(DP_odd[i-1][j], DP_even[i-1][j - weights[i-1]] + values[i-1]);
                    }
                }
                if(i > 0) {
                    DP_odd[i][j] = Math.max(DP_odd[i][j], DP_odd[i-1][j]);
                    DP_even[i][j] = Math.max(DP_even[i][j], DP_even[i-1][j]);
                }
            }
        }
        System.out.println("Result: " + DP_even[n][W]);
    }
}

Result: 21

这样做的想法是：我使用两个DP表（DP_even和DP_odd），并为在DP_odd中具有奇数个项目的背包和在DP_even中具有偶数个项目的背包保存最佳解决方案。

现在，我的问题是如何实现两个方面共同发挥作用。有办法解决吗？

（如果我的问题不清楚，请问！）

Chhitij：

不知道这是否是解决此问题的最佳方法，但是我在这里所做的是首先减少问题以适应约束。首先找到重量等于背包重量的物品的偶数，然后找到具有最高价值的物品

import java.util.Scanner;
import static java.lang.Math.pow;

public class subSet{

void subset(int num,int n, int x[])
{
    int i;
    for(i=1;i<=n;i++)
        x[i]=0;
    for(i=n;num!=0;i--)
    {
        x[i]=num%2;
        num=num/2;
    }
}
public static void main(String[] args) {
    int n,d,sum,present=0;
    int j;
    System.out.println("enter the number of items");
    Scanner sc=new Scanner(System.in);
    n=sc.nextInt();
    int a[]=new int[n+1];
    int x[]=new int[n+1];
    System.out.println("enter the weights of items");
    for(int i=1;i<=n;i++)
        a[i]=sc.nextInt();
    System.out.println("enter the values of items");
    int v[]=new int[n+1];
    for(int i=1;i<=n;i++)
        v[i]=sc.nextInt();
    System.out.println("enter the max weight");
    d=sc.nextInt();

    int sol=0;int max=0;
    if(d>0)
    {
        for(int i=1;i<=Math.pow(2,n)-1;i++)
        {
            subSet s=new subSet();
            s.subset(i,n,x);
            sum=0;int count=0;
            for(j=1;j<=n;j++)
                if(x[j]==1)
                {
                    sum=sum+a[j];
                    count++;
                }
            sol=0;
            if(d==sum && count%2==0)
            {
                present=1;
                for(j=1;j<=n;j++)
                {
                    if(x[j]==1)
                        sol=v[j]+sol;
                    if(sol>max)
                        max=sol;
                }
            }

        }

    }
    if(present==0)
        System.out.println("Solution does not exists");
    else
        System.out.print("solution = "+max);

}
}

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