題目

有N件物品和一個(gè)容量為V的背包。第i件物品的費(fèi)用是c[i]，價(jià)值是w[i]。求解將哪些物品裝入背包可使價(jià)值總和最大。

基本思路

這是最基礎(chǔ)的背包問題，特點(diǎn)是：每種物品僅有一件，可以選擇放或不放。

用子問題定義狀態(tài)：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一個(gè)容量為v的背包可以獲得的最大價(jià)值。則其狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程便是：

f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}

這個(gè)方程非常重要，基本上所有跟背包相關(guān)的問題的方程都是由它衍生出來的。所以有必要將它詳細(xì)解釋一下：“將前i件物品放入容量為v的背包中”這個(gè)子問題，若只考慮第i件物品的策略（放或不放），那么就可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)只牽扯前i-1件物品的問題。如果不放第i件物品，那么問題就轉(zhuǎn)化為“前i-1件物品放入容量為v的背包中”，價(jià)值為f[i-1][v]；如果放第i件物品，那么問題就轉(zhuǎn)化為“前i-1件物品放入剩下的容量為v-c[i]的背包中”，此時(shí)能獲得的最大價(jià)值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通過放入第i件物品獲得的價(jià)值w[i]。

優(yōu)化空間復(fù)雜度

以上方法的時(shí)間和空間復(fù)雜度均為O(VN)，其中時(shí)間復(fù)雜度應(yīng)該已經(jīng)不能再優(yōu)化了，但空間復(fù)雜度卻可以優(yōu)化到O。

先考慮上面講的基本思路如何實(shí)現(xiàn)，肯定是有一個(gè)主循環(huán)i=1..N，每次算出來二維數(shù)組f[i][0..V]的所有值。那么，如果只用一個(gè)數(shù)組f[0..V]，能不能保證第i次循環(huán)結(jié)束后f[v]中表示的就是我們定義的狀態(tài)f[i][v]呢？f[i][v]是由f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]兩個(gè)子問題遞推而來，能否保證在推f[i][v]時(shí)（也即在第i次主循環(huán)中推f[v]時(shí)）能夠得到f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]的值呢？事實(shí)上，這要求在每次主循環(huán)中我們以v=V..0的順序推f[v]，這樣才能保證推f[v]時(shí)f[v-c[i]]保存的是狀態(tài)f[i-1][v-c[i]]的值。偽代碼如下：

for i=1..N    for v=V..0        f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};
其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相當(dāng)于我們的轉(zhuǎn)移方程f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]}，因?yàn)楝F(xiàn)在的f[v-c[i]]就相當(dāng)于原來的f[i-1][v-c[i]]。如果將v的循環(huán)順序從上面的逆序改成順序的話，那么則成了f[i][v]由f[i][v-c[i]]推知，與本題意不符，但它卻是另一個(gè)重要的背包問題P02最簡捷的解決方案，故學(xué)習(xí)只用一維數(shù)組解01背包問題是十分必要的。
事實(shí)上，使用一維數(shù)組解01背包的程序在后面會被多次用到，所以這里抽象出一個(gè)處理一件01背包中的物品過程，以后的代碼中直接調(diào)用不加說明。
過程ZeroOnePack，表示處理一件01背包中的物品，兩個(gè)參數(shù)cost、weight分別表明這件物品的費(fèi)用和價(jià)值。
PRocedure ZeroOnePack(cost,weight)    for v=V..cost        f[v]=max{f[v],f[v-cost]+weight}
注意這個(gè)過程里的處理與前面給出的偽代碼有所不同。前面的示例程序?qū)懗蓈=V..0是為了在程序中體現(xiàn)每個(gè)狀態(tài)都按照方程求解了，避免不必要的思維復(fù)雜度。而這里既然已經(jīng)抽象成看作黑箱的過程了，就可以加入優(yōu)化。費(fèi)用為cost的物品不會影響狀態(tài)f[0..cost-1]，這是顯然的。
有了這個(gè)過程以后，01背包問題的偽代碼就可以這樣寫：
for i=1..N    ZeroOnePack(c[i],w[i]);
初始化的細(xì)節(jié)問題
我們看到的求最優(yōu)解的背包問題題目中，事實(shí)上有兩種不太相同的問法。有的題目要求“恰好裝滿背包”時(shí)的最優(yōu)解，有的題目則并沒有要求必須把背包裝滿。一種區(qū)別這兩種問法的實(shí)現(xiàn)方法是在初始化的時(shí)候有所不同。
如果是第一種問法，要求恰好裝滿背包，那么在初始化時(shí)除了f[0]為0其它f[1..V]均設(shè)為-∞，這樣就可以保證最終得到的f[N]是一種恰好裝滿背包的最優(yōu)解。
如果并沒有要求必須把背包裝滿，而是只希望價(jià)格盡量大，初始化時(shí)應(yīng)該將f[0..V]全部設(shè)為0。
為什么呢？可以這樣理解：初始化的f數(shù)組事實(shí)上就是在沒有任何物品可以放入背包時(shí)的合法狀態(tài)。如果要求背包恰好裝滿，那么此時(shí)只有容量為0的背包可能被價(jià)值為0的nothing“恰好裝滿”，其它容量的背包均沒有合法的解，屬于未定義的狀態(tài)，它們的值就都應(yīng)該是-∞了。如果背包并非必須被裝滿，那么任何容量的背包都有一個(gè)合法解“什么都不裝”，這個(gè)解的價(jià)值為0，所以初始時(shí)狀態(tài)的值也就全部為0了。
這個(gè)小技巧完全可以推廣到其它類型的背包問題，后面也就不再對進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移之前的初始化進(jìn)行講解。
一個(gè)常數(shù)優(yōu)化
前面的偽代碼中有 for v=V..1，可以將這個(gè)循環(huán)的下限進(jìn)行改進(jìn)。
由于只需要最后f[v]的值，倒推前一個(gè)物品，其實(shí)只要知道f[v-w[n]]即可。以此類推，對以第j個(gè)背包，其實(shí)只需要知道到f[v-sum{w[j..n]}]即可，即代碼中的
for i=1..N    for v=V..0
可以改成
for i=1..n    bound=max{V-sum{w[i..n]},c[i]}    for v=V..bound
這對于V比較大時(shí)是有用的。
小結(jié)
01背包問題是最基本的背包問題，它包含了背包問題中設(shè)計(jì)狀態(tài)、方程的最基本思想，另外，別的類型的背包問題往往也可以轉(zhuǎn)換成01背包問題求解。故一定要仔細(xì)體會上面基本思路的得出方法，狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程的意義，以及最后怎樣優(yōu)化的空間復(fù)雜度。