优先队列式分支限界法求解0-1背包问题时,计算结点上界值时所用算法思想是什么?简单描述该算法思想。
时间: 2024-06-05 22:07:26 浏览: 56
优先队列式分支限界法求解0-1背包问题时,计算结点上界值时通常采用贪心算法思想。简单来说,贪心算法根据背包容量和当前物品的重量、价值比率,选择最优的物品放入背包中,直到背包装满或所有物品都被放入背包为止。具体实现时,需要按照价值比率从高到低将物品排序,然后将物品依次放入背包中,直到放满为止。该算法具有简单高效的特点,适用于求解简单背包、多重背包和部分分数背包等问题。
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先进先出队列式分支限界法求解0-1背包问题用c++完整代码
以下是使用先进先出队列式分支限界法求解0-1背包问题的完整C代码:
```
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MAX_SIZE 100
//物品结构体
typedef struct _item{
int weight; //重量
int value; //价值
int bound; //价值上界
}Item;
//结点结构体
typedef struct _node{
int level; //决策树层数
int profit; //当前已获得的价值
int weight; //当前已占用的重量
int bound; //价值上界
int select[MAX_SIZE]; //选择情况
}Node;
//队列结构体
typedef struct _queue{
Node elem[MAX_SIZE]; //队列元素
int front; //队头指针
int rear; //队尾指针
}Queue;
//初始化队列
void initQueue(Queue *q){
q->front = q->rear = 0;
}
//判断队列是否为空
int isEmpty(Queue *q){
if(q->front == q->rear)
return 1;
else
return 0;
}
//进队列
void enqueue(Queue *q, Node n){
if((q->rear+1)%MAX_SIZE == q->front){
printf("Queue is full!\n");
exit(1);
}
q->elem[q->rear] = n;
q->rear = (q->rear+1)%MAX_SIZE;
}
//出队列
Node dequeue(Queue *q){
if(isEmpty(q)){
printf("Queue is empty!\n");
exit(1);
}
Node n = q->elem[q->front];
q->front = (q->front+1)%MAX_SIZE;
return n;
}
//计算结点的价值上界
int bound(Node n, int nItems, Item items[]){
int j, k;
int totalWeight;
int boundValue;
//剩余物品全部装入背包
if(n.weight >= items[n.level].weight){
boundValue = n.profit;
totalWeight = n.weight;
for(j=n.level+1; j<nItems; j++){
if(totalWeight+items[j].weight <= MAX_SIZE){
totalWeight += items[j].weight;
boundValue += items[j].value;
}else{
k = MAX_SIZE-totalWeight;
boundValue += (int)(k*(items[j].value/items[j].weight));
break;
}
}
}
//剩余物品不能全部装入背包
else{
boundValue = n.profit+(int)((MAX_SIZE-n.weight)*(items[n.level].value/items[n.level].weight));
totalWeight = MAX_SIZE;
}
return boundValue;
}
//先进先出队列式分支限界法
int knapsack(int nItems, Item items[], int capacity, int *solution){
Queue q;
Node u, v;
int i;
initQueue(&q);
//初始化根结点
u.level = -1;
u.profit = 0;
u.weight = 0;
//计算根结点的价值上界
u.bound = bound(u, nItems, items);
enqueue(&q, u);
int maxProfit = 0;
while(!isEmpty(&q)){
u = dequeue(&q);
//如果结点的价值上界小于当前最优解,则剪枝
if(u.bound <= maxProfit)
continue;
//扩展结点
if(u.level < nItems-1){
//不选当前物品
v.level = u.level+1;
v.weight = u.weight;
v.profit = u.profit;
v.bound = bound(v, nItems, items);
for(i=0; i<=u.level; i++){
v.select[i] = u.select[i];
}
v.select[v.level] = 0;
enqueue(&q, v);
//选当前物品
v.level = u.level+1;
v.weight = u.weight+items[v.level].weight;
v.profit = u.profit+items[v.level].value;
v.bound = bound(v, nItems, items);
for(i=0; i<=u.level; i++){
v.select[i] = u.select[i];
}
v.select[v.level] = 1;
//更新当前最优解
if(v.profit > maxProfit){
maxProfit = v.profit;
for(i=0; i<nItems; i++){
solution[i] = v.select[i];
}
}
//如果结点的价值上界大于当前最优解,则加入队列
if(v.bound > maxProfit){
enqueue(&q, v);
}
}
}
return maxProfit;
}
int main(){
int nItems = 5;
Item items[5] = {{2, 12, 0}, {1, 10, 0}, {3, 20, 0}, {2, 15, 0}, {5, 25, 0}};
int capacity = 8;
int solution[5] = {0};
int maxProfit = knapsack(nItems, items, capacity, solution);
printf("Total profit: %d\n", maxProfit);
printf("Solution: ");
for(int i=0; i<nItems; i++){
printf("%d ", solution[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
```
其中,Item结构体存储物品的重量、价值和价值上界;Node结构体存储结点的决策树层数、当前已获得的价值、当前已占用的重量、价值上界和选择情况;Queue结构体为先进先出队列。在主函数中,定义了5个物品,背包容量为8,使用solution数组存储选中的物品,最终输出了最大价值和选择情况。
0-1背包问题要求用分支限界法实现算法用C++ STL最小堆来实现已搜索的解状态空间结点的优先级队列
好的,我可以为您解答这个问题。
0-1背包问题是动态规划问题中的一个经典问题,其目的是在给定一组物品和一个背包容量的情况下,选择一些物品放入背包中,使得背包中物品的总价值最大。而分支限界法是一种搜索算法,它可以通过优先队列来维护搜索状态空间中的结点,从而提高搜索效率。
下面是使用C++ STL最小堆来实现已搜索的解状态空间结点的优先级队列的代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 物品结构体
struct Item {
int weight; // 物品重量
int value; // 物品价值
};
// 结点结构体
struct Node {
int level; // 结点所在层数
int profit; // 当前背包中物品的总价值
int weight; // 当前背包中物品的总重量
vector<bool> solution; // 当前背包中物品的选择情况
double bound; // 当前结点的价值上界
bool operator<(const Node& other) const { // 重载小于号,用于STL最小堆排序
return bound < other.bound;
}
};
// 计算结点的价值上界
double calc_bound(const vector<Item>& items, const Node& node, int capacity) {
double bound = node.profit;
int weight = node.weight;
int level = node.level;
while (level < items.size() && weight + items[level].weight <= capacity) {
bound += items[level].value;
weight += items[level].weight;
level++;
}
if (level < items.size()) {
bound += (capacity - weight) * items[level].value / (double)items[level].weight;
}
return bound;
}
// 分支限界法求解0-1背包问题
int knapsack(const vector<Item>& items, int capacity) {
// 按照单位重量的价值从大到小排序
vector<int> indices(items.size());
iota(indices.begin(), indices.end(), 0);
sort(indices.begin(), indices.end(), [&items](int i, int j) {
return items[i].value * 1.0 / items[i].weight > items[j].value * 1.0 / items[j].weight;
});
// 初始化根结点
Node root = {0, 0, 0, vector<bool>(items.size(), 0), 0};
root.bound = calc_bound(items, root, capacity);
// 初始化最小堆
priority_queue<Node> Q;
Q.push(root);
// 开始搜索
int max_profit = 0;
while (!Q.empty()) {
Node cur = Q.top();
Q.pop();
if (cur.bound < max_profit) {
continue;
}
if (cur.level == items.size()) {
max_profit = max(max_profit, cur.profit);
continue;
}
// 选择当前物品
Node left = cur;
left.level++;
left.weight += items[indices[left.level - 1]].weight;
left.profit += items[indices[left.level - 1]].value;
left.solution[indices[left.level - 1]] = true;
if (left.weight <= capacity) {
left.bound = calc_bound(items, left, capacity);
if (left.bound > max_profit) {
Q.push(left);
}
}
// 不选择当前物品
Node right = cur;
right.level++;
right.bound = calc_bound(items, right, capacity);
if (right.bound > max_profit) {
Q.push(right);
}
}
return max_profit;
}
int main() {
vector<Item> items = {{10, 60}, {20, 100}, {30, 120}};
int capacity = 50;
int max_profit = knapsack(items, capacity);
cout << "Max Profit: " << max_profit << endl;
return 0;
}
```
在这个代码中,我们定义了一个`Item`结构体来存储物品的重量和价值信息,还定义了一个`Node`结构体来存储搜索状态空间中的结点信息。在`Node`结构体中,我们还重载了小于号运算符,这是为了让我们可以使用STL的最小堆来维护搜索结点的优先级。
在`calc_bound`函数中,我们计算了当前结点的价值上界,这是通过贪心的思路来计算的。具体来说,我们首先将当前结点的背包填满,然后尝试将下一个物品放入背包中,直到背包装不下为止。最后,我们将装不下的部分按照单位重量的价值比例来进行计算,从而得到当前结点的价值上界。
在`knapsack`函数中,我们使用了一个最小堆来维护搜索结点的优先级。在每一次循环中,我们取出最小堆中的顶部结点,然后根据当前结点的状态进行分支限界搜索。具体来说,我们分别考虑选择当前物品和不选择当前物品两种情况,然后计算子结点的价值上界,并将符合条件的子结点压入最小堆中。如果当前结点的价值上界小于已搜索到的最大价值,则可以剪枝,继续搜索下一个结点。
最后,在`main`函数中,我们定义了一个简单的0-1背包问题实例,然后调用`knapsack`函数求解,最终输出结果。
希望这个解答能够帮助到您!
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