01背包

动态规划-01背包理论基础(二)

上一篇我们提到了01背包的二维的dp数组，这篇我们就来说一说01背包的一维数组，也就是滚动数组，为什么叫滚动数组看完接下来的分析你就懂了！

那么我们通过01背包，来彻底讲一讲滚动数组！
接下来还是用如下这个例子来进行讲解：

weight = [1, 3, 4]
value = [15, 20, 30]

一维dp数组（滚动数组）

对于背包问题其实状态都是可以压缩的!

在使用二维数组的时候，递推公式：dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);

其实可以发现如果把dp[i - 1]那一层拷贝到dp[i]上，即利用上一层的数据将二维表达式里的dp[i-1][j]直接用上一次遍历的结果，即数组进行了一个滚动操作，表达式完全可以是：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);

与其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）

注：我们千万不能忘记dp[i][j]的含义！dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。

动态规划五步曲

  1. 确定dp数组的定义

dp[j]表示：容量为j的背包，所背的物品价值可以最大为dp[j]。

  1. 一维dp数组的递推公式

二维dp数组的递推公式为： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);

以下为分析：

  • dp[j]为 容量为j的背包所背的最大价值。

  • dp[j]可以通过dp[j - weight[i]]推导出来，dp[j - weight[i]]表示容量为j - weight[i]的背包所背的最大价值。

  • dp[j - weight[i]] + value[i] 表示 容量为 [j - 物品i重量] 的背包加上物品i的价值。（也就是容量为j的背包，放入物品i了之后的价值即：dp[j]）

  • 此时dp[j]有两个选择，一个是取自己dp[j] 相当于 二维dp数组中的dp[i-1][j]，即不放物品i，一个是取dp[j - weight[i]] + value[i]，即放物品i，指定是取最大的，毕竟是求最大价值。

  1. 一维dp数组如何初始化

dp[j]表示：容量为j的背包，所背的物品价值可以最大为dp[j]，那么dp[0]就应该是0，因为背包容量为0所背的物品的最大价值就是0。

那么dp数组除了下标0的位置，初始为0，其他下标应该初始化多少呢？

看一下递归公式：dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

dp数组在推导的时候一定是取价值最大的数，如果题目给的价值都是正整数那么非0下标都初始化为0就可以了。

这样才能让dp数组在递归公式的过程中取的最大的价值，而不是被初始值覆盖了。

那么我假设物品价值都是大于0的，所以dp数组初始化的时候，都初始为0就可以了。

  1. 一维dp数组遍历顺序

代码如下：

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for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

    }
}

这里大家发现和二维dp的写法中，遍历背包的顺序是不一样的！二维dp遍历的时候，背包容量是从小到大，而一维dp遍历的时候，背包是从大到小。

为什么呢？**倒序遍历是为了保证物品i只被放入一次！**但如果一旦正序遍历了，那么物品0就会被重复加入多次！

  • 举个例子：物品0的重量weight[0] = 1，价值value[0] = 15

如果正序遍历

dp[1] = dp[1 - weight[0]] + value[0] = 15
dp[2] = dp[2 - weight[0]] + value[0] = 30
此时dp[2]就已经是30了，意味着物品0，被放入了两次，所以不能正序遍历。

为什么倒序遍历，就可以保证物品只放入一次呢？

倒序就是先算dp[2]
dp[2] = dp[2 - weight[0]] + value[0] = 15 （dp数组已经都初始化为0）
dp[1] = dp[1 - weight[0]] + value[0] = 15

所以从后往前循环，每次取得状态不会和之前取得状态重合，这样每种物品就只取一次了。

再来看看两个嵌套for循环的顺序，代码中是先遍历物品嵌套遍历背包容量，那可不可以先遍历背包容量嵌套遍历物品呢？

不可以！

因为一维dp的写法，背包容量一定是要倒序遍历（原因上面已经讲了），如果遍历背包容量放在上一层，那么每个dp[j]就只会放入一个物品，即：背包里只放入了一个物品。

**所以一维dp数组的背包在遍历顺序上和二维其实是有很大差异的！**这一点大家一定要注意。

  1. 举例推导dp数组

一维dp，分别用物品0，物品1，物品2 来遍历背包，最终得到结果如下：
01背包
像不像二维数组的每条都滚动展示！

01背包原题
《代码随想录》算法公开课

代码实现

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import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        // 读取 M 和 N
        int M = scanner.nextInt();  // 研究材料的数量
        int N = scanner.nextInt();  // 行李空间的大小

        int[] costs = new int[M];   // 每种材料的空间占用
        int[] values = new int[M];  // 每种材料的价值

        // 输入每种材料的空间占用
        for (int i = 0; i < M; i++) {
            costs[i] = scanner.nextInt();
        }

        // 输入每种材料的价值
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            values[j] = scanner.nextInt();
        }

        // 创建一个动态规划数组 dp，初始值为 0
        int[] dp = new int[N + 1];

        // 外层循环遍历每个类型的研究材料
        for (int i = 0; i < M; i++) {
            // 内层循环从 N 空间逐渐减少到当前研究材料所占空间
            for (int j = N; j >= costs[i]; j--) {
                // 考虑当前研究材料选择和不选择的情况，选择最大值
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - costs[i]] + values[i]);
            }
        }

        // 输出 dp[N]，即在给定 N 行李空间可以携带的研究材料的最大价值
        System.out.println(dp[N]);

        scanner.close();
    }
}