伪代码用回溯法求解0-1背包问题及该问题的时间复杂度
时间: 2023-09-27 14:08:42 浏览: 60
以下是0-1背包问题的回溯法伪代码:
```
function backtrack(i, cur_weight, cur_value)
if cur_weight > W or i == n+1: // 背包已经装满或者物品已经都考虑完毕
return cur_value // 返回当前价值
else:
// 选择不装第i个物品
backtrack(i+1, cur_weight, cur_value)
// 选择装第i个物品
backtrack(i+1, cur_weight + w[i], cur_value + v[i])
max_value = backtrack(1, 0, 0) // 从第一个物品开始考虑,背包重量为0,价值为0
```
时间复杂度:$O(2^n)$,因为每个物品都有两种选择,所以回溯树的节点数是$2^n$。但是由于剪枝等优化策略的使用,实际运行时间通常会远远小于$2^n$。
相关问题
伪代码用回溯法求解0-1背包问题及该问题的算法设计思路
算法设计思路:
1. 构造一个二维数组dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。
2. 初始状态:dp[0][j] = 0, dp[i][0] = 0。
3. 状态转移方程:如果第i个物品的重量小于等于容量j,则可以选择放或不放,取两种情况中的最大值:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])
否则,只能选择不放:
dp[i][j] = dp[i-1][j]
4. 最终结果:dp[n][C],n表示物品个数,C表示背包容量。
伪代码:
```
Backtrack_01Bag(i, cw, cv)
{
if(i == n || cw == C) // cw表示当前背包中物品的重量
{
if(cv > bestv)
bestv = cv;
return;
}
// 不选第i个物品
Backtrack_01Bag(i+1, cw, cv);
// 选第i个物品
if(cw + w[i] <= C) // w[i]表示第i个物品的重量
{
Backtrack_01Bag(i+1, cw+w[i], cv+v[i]); // v[i]表示第i个物品的价值
}
}
```
用回溯法求解0-1背包问题。算法设计思路 伪代码
算法设计思路:
回溯法是一种暴力搜索算法,它通过枚举所有可能的解来寻找问题的最优解。在0-1背包问题中,回溯法的基本思路如下:
1. 从第一个物品开始尝试放入背包,如果能放进去,则放进去并尝试放下一个物品;如果放不进去,则不放入背包并尝试放下一个物品。
2. 依次尝试放入第2个、第3个、...、第n个物品,直到所有物品都尝试完毕。
3. 在放置物品的过程中,记录当前已经放入背包的物品总价值,如果当前总价值已经超过了背包的容量,则不再继续尝试放入物品。
4. 当所有物品都尝试完毕后,比较当前放入背包的物品总价值与之前的最大价值,更新最大价值。
5. 回溯到上一个物品的选择状态,尝试其他选择方案,重复以上步骤。
伪代码:
```
def backtrack(items, capacity, cur_weight, cur_value, max_value, cur_idx):
if cur_idx == len(items):
# 已经尝试完所有物品,更新最大价值
if cur_value > max_value:
max_value = cur_value
return max_value
# 尝试放入当前物品
if cur_weight + items[cur_idx][0] <= capacity:
cur_weight += items[cur_idx][0]
cur_value += items[cur_idx][1]
max_value = backtrack(items, capacity, cur_weight, cur_value, max_value, cur_idx+1)
# 回溯到上一个物品的选择状态
cur_weight -= items[cur_idx][0]
cur_value -= items[cur_idx][1]
# 不放入当前物品
max_value = backtrack(items, capacity, cur_weight, cur_value, max_value, cur_idx+1)
return max_value
```
其中,`items`是物品列表,每个元素包含物品的重量和价值,`capacity`是背包的容量,`cur_weight`是当前已经放入背包的物品总重量,`cur_value`是当前已经放入背包的物品总价值,`max_value`是当前已经搜索到的最大价值,`cur_idx`是当前正在尝试放入的物品编号。