/** * File: knapsack.java * Created Time: 2023-07-10 * Author: krahets (krahets@163.com) */ package chapter_dynamic_programming; import java.util.Arrays; public class knapsack { /* Рюкзак 0-1: полный перебор */ static int knapsackDFS(int[] wgt, int[] val, int i, int c) { // Если все предметы уже рассмотрены или в рюкзаке не осталось места, вернуть стоимость 0 if (i == 0 || c == 0) { return 0; } // Если вместимость рюкзака превышена, можно только не класть предмет в рюкзак if (wgt[i - 1] > c) { return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c); } // Вычислить максимальную стоимость для случаев, когда предмет i не кладут и кладут int no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c); int yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]; // Вернуть вариант с большей стоимостью из двух возможных return Math.max(no, yes); } /* Рюкзак 0-1: поиск с мемоизацией */ static int knapsackDFSMem(int[] wgt, int[] val, int[][] mem, int i, int c) { // Если все предметы уже рассмотрены или в рюкзаке не осталось места, вернуть стоимость 0 if (i == 0 || c == 0) { return 0; } // Если запись уже есть, вернуть сразу if (mem[i][c] != -1) { return mem[i][c]; } // Если вместимость рюкзака превышена, можно только не класть предмет в рюкзак if (wgt[i - 1] > c) { return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c); } // Вычислить максимальную стоимость для случаев, когда предмет i не кладут и кладут int no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c); int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]; // Сохранить и вернуть вариант с большей стоимостью из двух решений mem[i][c] = Math.max(no, yes); return mem[i][c]; } /* Рюкзак 0-1: динамическое программирование */ static int knapsackDP(int[] wgt, int[] val, int cap) { int n = wgt.length; // Инициализация таблицы dp int[][] dp = new int[n + 1][cap + 1]; // Переход состояний for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int c = 1; c <= cap; c++) { if (wgt[i - 1] > c) { // Если вместимость рюкзака превышена, предмет i не выбирать dp[i][c] = dp[i - 1][c]; } else { // Большее из двух решений: не брать или взять предмет i dp[i][c] = Math.max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]); } } } return dp[n][cap]; } /* Рюкзак 0-1: динамическое программирование с оптимизацией памяти */ static int knapsackDPComp(int[] wgt, int[] val, int cap) { int n = wgt.length; // Инициализация таблицы dp int[] dp = new int[cap + 1]; // Переход состояний for (int i = 1; i <= n; i++) { // Обход в обратном порядке for (int c = cap; c >= 1; c--) { if (wgt[i - 1] <= c) { // Большее из двух решений: не брать или взять предмет i dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]); } } } return dp[cap]; } public static void main(String[] args) { int[] wgt = { 10, 20, 30, 40, 50 }; int[] val = { 50, 120, 150, 210, 240 }; int cap = 50; int n = wgt.length; // Полный перебор int res = knapsackDFS(wgt, val, n, cap); System.out.println("Максимальная стоимость предметов без превышения вместимости рюкзака = " + res); // Поиск с мемоизацией int[][] mem = new int[n + 1][cap + 1]; for (int[] row : mem) { Arrays.fill(row, -1); } res = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, n, cap); System.out.println("Максимальная стоимость предметов без превышения вместимости рюкзака = " + res); // Динамическое программирование res = knapsackDP(wgt, val, cap); System.out.println("Максимальная стоимость предметов без превышения вместимости рюкзака = " + res); // Динамическое программирование с оптимизацией памяти res = knapsackDPComp(wgt, val, cap); System.out.println("Максимальная стоимость предметов без превышения вместимости рюкзака = " + res); } }