=begin File: knapsack.rb Created Time: 2024-05-29 Author: Xuan Khoa Tu Nguyen (ngxktuzkai2000@gmail.com) =end ### 0-1 背包:暴力搜索 ### def knapsack_dfs(wgt, val, i, c) # 若已选完所有物品或背包无剩余容量,则返回价值 0 return 0 if i == 0 || c == 0 # 若超过背包容量,则只能选择不放入背包 return knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c) if wgt[i - 1] > c # 计算不放入和放入物品 i 的最大价值 no = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c) yes = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1] # 返回两种方案中价值更大的那一个 [no, yes].max end ### 0-1 背包:记忆化搜索 ### def knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i, c) # 若已选完所有物品或背包无剩余容量,则返回价值 0 return 0 if i == 0 || c == 0 # 若已有记录,则直接返回 return mem[i][c] if mem[i][c] != -1 # 若超过背包容量,则只能选择不放入背包 return knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c) if wgt[i - 1] > c # 计算不放入和放入物品 i 的最大价值 no = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c) yes = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1] # 记录并返回两种方案中价值更大的那一个 mem[i][c] = [no, yes].max end ### 0-1 背包:动态规划 ### def knapsack_dp(wgt, val, cap) n = wgt.length # 初始化 dp 表 dp = Array.new(n + 1) { Array.new(cap + 1, 0) } # 状态转移 for i in 1...(n + 1) for c in 1...(cap + 1) if wgt[i - 1] > c # 若超过背包容量,则不选物品 i dp[i][c] = dp[i - 1][c] else # 不选和选物品 i 这两种方案的较大值 dp[i][c] = [dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]].max end end end dp[n][cap] end ### 0-1 背包:空间优化后的动态规划 ### def knapsack_dp_comp(wgt, val, cap) n = wgt.length # 初始化 dp 表 dp = Array.new(cap + 1, 0) # 状态转移 for i in 1...(n + 1) # 倒序遍历 for c in cap.downto(1) if wgt[i - 1] > c # 若超过背包容量,则不选物品 i dp[c] = dp[c] else # 不选和选物品 i 这两种方案的较大值 dp[c] = [dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]].max end end end dp[cap] end ### Driver Code ### if __FILE__ == $0 wgt = [10, 20, 30, 40, 50] val = [50, 120, 150, 210, 240] cap = 50 n = wgt.length # 暴力搜索 res = knapsack_dfs(wgt, val, n, cap) puts "不超过背包容量的最大物品价值为 #{res}" # 记忆化搜索 mem = Array.new(n + 1) { Array.new(cap + 1, -1) } res = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, n, cap) puts "不超过背包容量的最大物品价值为 #{res}" # 动态规划 res = knapsack_dp(wgt, val, cap) puts "不超过背包容量的最大物品价值为 #{res}" # 空间优化后的动态规划 res = knapsack_dp_comp(wgt, val, cap) puts "不超过背包容量的最大物品价值为 #{res}" end