代码随想录NO39 |0-1背包问题理论基础 416.分割等和子集
0-1背包问题理论基础 分割等和子集
- 1. 0-1背包问题理论基础(二维数组实现)
- 2. 0-1背包问题理论基础 二(一维数组实现)
1. 0-1背包问题理论基础(二维数组实现)
背包问题一般分为这几种:

0-1背包问题:有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
二维dp数组01背包
- 确定dp数组以及下标的含义
对于背包问题,有一种写法, 是使用二维数组,即dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。 - 确定递推公式
再回顾一下dp[i][j]的含义:从下标为[0-i]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。
那么可以有两个方向推出来dp[i][j],- 不放物品i:由dp[i - 1][j]推出,即背包容量为j,里面不放物品i的最大价值,此时dp[i][j]就是dp[i - 1][j]。(其实就是当物品i的重量大于背包j的重量时,物品i无法放进背包中,所以被背包内的价值依然和前面相同。)
- 放物品i:由dp[i - 1][j - weight[i]]推出,dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]的时候不放物品i的最大价值,那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] (物品i的价值),就是背包放物品i得到的最大价值
所以递归公式: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
- dp数组如何初始化
- 确定遍历顺序 先遍历物品更好理解。
- 举例推导dp数组
def test_2_wei_bag_problem1(bag_size, weight, value) -> int: rows, cols = len(weight), bag_size + 1dp = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]# 初始化dp数组. for i in range(rows): dp[i][0] = 0first_item_weight, first_item_value = weight[0], value[0]for j in range(1, cols): if first_item_weight <= j: dp[0][j] = first_item_value# 更新dp数组: 先遍历物品, 再遍历背包. for i in range(1, len(weight)): cur_weight, cur_val = weight[i], value[i]for j in range(1, cols): if cur_weight > j: # 说明背包装不下当前物品. dp[i][j] = dp[i - 1][j] # 所以不装当前物品. else: # 定义dp数组: dp[i][j] 前i个物品里,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - cur_weight]+ cur_val)print(dp)if __name__ == "__main__": bag_size = 4weight = [1, 3, 4]value = [15, 20, 30]test_2_wei_bag_problem1(bag_size, weight, value)
2. 0-1背包问题理论基础 二(一维数组实现)
def test_1_wei_bag_problem():weight = [1, 3, 4]value = [15, 20, 30]bag_weight = 4# 初始化: 全为0dp = [0] * (bag_weight + 1)# 先遍历物品, 再遍历背包容量for i in range(len(weight)):for j in range(bag_weight, weight[i] - 1, -1):# 递归公式dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])print(dp)test_1_wei_bag_problem()
416. 分割等和子集
给你一个 只包含正整数 的非空数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。
只有确定了如下四点,才能把01背包问题套到本题上来。
- 背包的体积为sum / 2
- 背包要放入的商品(集合里的元素)重量为 元素的数值,价值也为元素的数值
- 背包如果正好装满,说明找到了总和为 sum / 2 的子集。
- 背包中每一个元素是不可重复放入。
以上分析完,我们就可以套用01背包,来解决这个问题了。
class Solution:def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:target = sum(nums)if target % 2 == 1: return Falsetarget //= 2dp = [0] * 10001for i in range(len(nums)):for j in range(target, nums[i] - 1, -1):dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i])return target == dp[target]
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