我正在处理这个动态编程问题,而且我一直坚持用Java编写迭代解决方案
目标是找到花费精确X美分所需的最少卡路里数。如果我们不能花费X美分那么就没有解决方案。我们给出N个项目数,每个项目都有V值和卡路里C。
public static void iterative(int[] v, int[] c, String[] items, int X, int num_items)
{
System.out.println("Iterative");
int N = num_items;
int[] min = new int[X];
int i, j;
for(i=1 i < X; i++) {
min[i] = Integer.MAX_VALUE;
}
min[0] = 0;
for(i=1;i<=X;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if(v[j]<=i && ((min[i-v[j]]+c[i]) < min[i])) //Wrong?
{
min[i] = min[i-v[j]] + 1;
}
}
}
}
我想我并没有真正理解迭代步骤的递归关系。
答案 0 :(得分:0)
重复关系将是相同的,如果您自上而下或自下而上编程它并不重要。由于您已查看http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem,因此递归关系将保持不变。只有改变一般是在背包问题中你给了一个限制(重量限制),你应该在这个限制中最大化这个值。但是因为你想要花费X美分,你需要专门检查它。我知道这是java语言特定的问题,但我写了一个C ++代码。 Java转换应该非常简单,我希望有所帮助。
#define INTMAX 1000000
int solve(int *v,int *c,int X,int n){
int **result= new int * [n];
for(int i=0;i<n;i++){
result[i]=new int[X+1];
}
//initialization with the first object. INTMAX shows it's not possible to find items in exactly X cents.
for(int i=1;i<=X;i++){
if(v[0]==i)
result[0][i]=c[0];
else
result[0][i]=INTMAX;
}
for(int i=1;i<n;i++){
for(int j=1;j<=X;j++){
// either you can choose ith object or leave it. Check explicitly for the case when you can't select items with X cents.
result[i][j]=min((j>=v[i])?(c[i]+result[i-1][j-v[i]]):INTMAX, result[i-1][j]);
cout<<"i:"<<i<<"\tj:"<<j<<"\tresult:"<<result[i][j]<<"\n";
}
}
return result[n-1][X]==INTMAX?-1:result[n-1][X];
}
如果不能花费X美分,则返回-1。如果您需要更多的理解投入,请告诉我。虽然我建议使用自上而下的方法来解决背包问题,因为您不需要计算任何单个问题的所有子问题。