01背包java的简单介绍

今天给各位分享01背包java的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、关于这个java语言描述的0-1背包问题是否有错误？
• 2、01背包问题变种：从给定的N个正数中选取若干个数之和最接近M的JAVA写法
• 3、掌握了这些核心算法，才能说自己是程序员
• 4、java动态规划01背包编程实现，出错怎么办
• 5、java实现01背包,代码如下,有一个越界异常,已在代码上标注,给看下呗,若不对给点意见,多谢大侠们.
• 6、java语言，背包问题，从Excel表中读取数据

关于这个java语言描述的0-1背包问题是否有错误？

有点问题：

public static void knapsack(int[]v,int[]w,int c,int[][]m)

{

int n=v.length-1;

int jMax=Math.min(w[n]-1,c);

for(int j=0;j=jMax;j++)

m[n][j]=0;

for(int j=w[n];j=c;j++)

m[n][j]=v[n];

for(int i=n-1;i1;i--)

{

jMax=Math.min(w[i]-1,c);

for(int j=0;j=jMax;j++)

m[i][j]=m[i+1][j];

for(int j=w[i];j=c;j++)

m[i][j]=Math.max(m[i+1][j],m[i+1][j-w[i]]+v[i]);

}

m[1][c]=m[2][c];

if(c=w[1])

m[1][c]=Math.max(m[1][c],m[2][c-w[1]]+v[1]);

}

public static void traceback(int[][]m,int[]w,int c,int[]x)

{

int n=w.length-1;

for(int i=1;in;i++) {

if(m[i][c]==m[i+1][c])x[i]=0;

else {

x[i]=1;

c-=w[i];

}

x[n]=(m[n][c]0)?1:0;

}

//int n=w.length-1;

for(int i=1;in;i++)

if(m[i][c]==m[i+1][c])x[i]=0;

else {

x[i]=1;

c-=w[i];

}

x[n]=(m[n][c]0)?1:0;

}

01背包问题变种：从给定的N个正数中选取若干个数之和最接近M的JAVA写法

BIAS0:= (C-MA(C,2))/MA(C,2)*100;

BIAS1 := (C-MA(C,12))/MA(C,12)*100;

BIAS2 := (C-MA(C,26))/MA(C,26)*100;

BIAS3 := (C-MA(C,48))/MA(C,48)*100;

HXL:=V/CAPITAL*100;

D1:=INDEXC;

D2:=MA(D1,56);

DR2:=D1/D20.94;

E1:=(C-HHV(C,12))/HHV(C,12)*10;

E2:=(C-REF(C,26))/REF(C,26)*10;

掌握了这些核心算法，才能说自己是程序员

1、时间复杂度

2、空间复杂度

一般最先接触的就是时间复杂度和空间复杂度的学习了，这两个概念以及如何计算，是必须学的，也是必须最先学的，主要有最大复杂度、平均复杂度等，直接通过博客搜索学习即可。

不用说，链表、列表必须，不过重点是链表。

特别是优先队列，再刷题的时候，还是经常用到的，队列与栈，是最基本的数据结构，必学。可以通过博客来学习。相关文章：

树状数组其实我也没学过，，，，

对于十大算法的学习，假如你不大懂的话，那么我还是挺推荐你去看书的，因为看了书，你可能不仅仅知道这个算法怎么写，还能知道他是怎么来的。推荐书籍是《算法第四版》，这本书讲的很详细，而且配了很多图演示，还是挺好懂的。

图还是比较难的，不过我觉得图涉及到的挺多算法都是挺实用的，例如最短路径的计算等

这方便的只是都是一些算法相关的，我觉得如果可以，都学一下。像贪心算法的思想，就必须学的了。建议通过刷题来学习，leetcode 直接专题刷。

我觉得动态规划是最难的一个算法思想了，记得当初第一次接触动态规划的时候，是看01背包问题的，看了好久都不大懂，懵懵懂懂，后面懂了基本思想，可是做题下不了手，但是看的懂答案。一气之下，再leetcdoe专题连续刷了几十道，才掌握了动态规划的套路，也有了自己的一套模板。不过说实话，动态规划，是考的真他妈多，学习算法、刷题，一定要掌握。这里建议先了解动态规划是什么，之后 leetcode 专题刷，反正就一般上面这几种题型。后面有时间，我也写一下我学到的套路，有点类似于我之前写的递归那样，算是一种经验。也就是我做题时的模板，不过感觉得写七八个小时，，，，，有时间就写。

对于上面设计到的算法，我都提供了感觉还不错的文章，建议大家收藏，然后可以利用零碎的时间进行阅读，有些人可能会觉得上面的算法太多，说实话，我觉得不多，特别是对于在校生的，上面涉及到的算法可以不用很懂，但至少得了解。至于书籍的话，如果你连基本数据结构都还不懂的，建议看《数据结构与算法》相关书籍，例如《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》。如果你有一定的基础，例如知道链表，栈，队列，那么可以看《算法第四版》，不过这本书是用 Java 实现的，不过我觉得你只要学过 C，那么可以看的懂。

java动态规划01背包编程实现，出错怎么办

数组下标越界.

java技术类文章可以关注微信公账号：码农工作室

java实现01背包,代码如下,有一个越界异常,已在代码上标注,给看下呗,若不对给点意见,多谢大侠们.

paks[v-pak[i].cost])

这个地方的问题 ， 你看下那个 v - pak[i].cost 这个是会出现负数

java语言，背包问题，从Excel表中读取数据

基本概念

问题雏形

01背包题目的雏形是：

有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的体积是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

从这个题目中可以看出，01背包的特点就是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。

其状态转移方程是：

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

对于这方方程其实并不难理解，方程之中，现在需要放置的是第i件物品，这件物品的体积是c[i],价值是w[i],因此f[i-1][v]代表的就是不将这件物品放入背包，而f[i-1][v-c[i]]+w[i]则是代表将第i件放入背包之后的总价值，比较两者的价值，得出最大的价值存入现在的背包之中。

理解了这个方程后，将方程代入实际题目的应用之中，可得

for (i = 1; i = n; i++)

for (j = v; j = c[i]; j--)//在这里，背包放入物品后，容量不断的减少，直到再也放不进了

f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - c[i]] + w[i]);

问题描述

求出获得最大价值的方案。

注意：在本题中，所有的体积值均为整数。

算法分析

对于背包问题，通常的处理方法是搜索。

用递归来完成搜索，算法设计如下：

int make(int i, int j)//处理到第i件物品,剩余的空间为j 初始时i=m , j=背包总容量

{

if (i == 0) return 0;

if (j = c[i])//(背包剩余空间可以放下物品 i )

{

int r1 = make(i - 1, j - w[i]);//第i件物品放入所能得到的价值

int r2 = make(i - 1, j);//第i件物品不放所能得到的价值

return min(r1, r2);

}

return make(i - 1, j);//放不下物品 i

}

这个算法的时间复杂度是O(n^2)，我们可以做一些简单的优化。

由于本题中的所有物品的体积均为整数，经过几次的选择后背包的剩余空间可能会相等，在搜索中会重复计算这些结点，所以，如果我们把搜索过程中计算过的结点的值记录下来，以保证不重复计算的话，速度就会提高很多。这是简单的“以空间换时间”。

我们发现，由于这些计算过程中会出现重叠的结点，符合动态规划中子问题重叠的性质。

同时，可以看出如果通过第N次选择得到的是一个最优解的话，那么第N-1次选择的结果一定也是一个最优解。这符合动态规划中最优子问题的性质。

解决方案

考虑用动态规划的方法来解决，这里的：

阶段：在前N件物品中，选取若干件物品放入背包中

状态：在前N件物品中，选取若干件物品放入所剩空间为W的背包中的所能获得的最大价值

决策：第N件物品放或者不放

由此可以写出动态转移方程：

我们用f[i][j]表示在前 i 件物品中选择若干件放在已用空间为 j 的背包里所能获得的最大价值

f[i][j] = max(f[i - 1][j - W[i]] + P[i], f[i - 1][j]);//j = W[ i ]

这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题，若只考虑第i件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入容量为v的背包中”，价值为f[v]；如果放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入已用的容量为c的背包中”，此时能获得的最大价值就是f[c]再加上通过放入第i件物品获得的价值w。

这样，我们可以自底向上地得出在前M件物品中取出若干件放进背包能获得的最大价值，也就是f[m,w]

算法设计如下：

int main()

{

cin n v;

for (int i = 1; i = n; i++)

cin c[i];//价值

for (int i = 1; i = n; i++)

cin w[i];//体积

for (int i = 1; i = n; i++)

f[i][0] = 0;

for (int i = 1; i = n; i++)

for (int j = 1; j = v; j++)

if (j = w[i])//背包容量够大

f[i][j] = max(f[i - 1][j - w[i]] + c[i], f[i - 1][j]);

else//背包容量不足

f[i][j] = f[i - 1][j];

cout f[n][v] endl;

return 0;

}

由于是用了一个二重循环，这个算法的时间复杂度是O（n*w)。而用搜索的时候，当出现最坏的情况，也就是所有的结点都没有重叠，那么它的时间复杂度是O（2^n)。看上去前者要快很多。但是，可以发现在搜索中计算过的结点在动态规划中也全都要计算，而且这里算得更多（有一些在最后没有派上用场的结点我们也必须计算），在这一点上好像是矛盾的。

关于01背包java和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。