/** * File: knapsack.dart * Created Time: 2023-08-11 * Author: liuyuxin (gvenusleo@gmail.com) */ import 'dart:math'; /* 0-1 背包:暴力搜尋 */ int knapsackDFS(List wgt, List val, int i, int c) { // 若已選完所有物品或背包無剩餘容量,則返回價值 0 if (i == 0 || c == 0) { return 0; } // 若超過背包容量,則只能選擇不放入背包 if (wgt[i - 1] > c) { return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c); } // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值 int no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c); int yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]; // 返回兩種方案中價值更大的那一個 return max(no, yes); } /* 0-1 背包:記憶化搜尋 */ int knapsackDFSMem( List wgt, List val, List> mem, int i, int c, ) { // 若已選完所有物品或背包無剩餘容量,則返回價值 0 if (i == 0 || c == 0) { return 0; } // 若已有記錄,則直接返回 if (mem[i][c] != -1) { return mem[i][c]; } // 若超過背包容量,則只能選擇不放入背包 if (wgt[i - 1] > c) { return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c); } // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值 int no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c); int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]; // 記錄並返回兩種方案中價值更大的那一個 mem[i][c] = max(no, yes); return mem[i][c]; } /* 0-1 背包:動態規劃 */ int knapsackDP(List wgt, List val, int cap) { int n = wgt.length; // 初始化 dp 表 List> dp = List.generate(n + 1, (index) => List.filled(cap + 1, 0)); // 狀態轉移 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int c = 1; c <= cap; c++) { if (wgt[i - 1] > c) { // 若超過背包容量,則不選物品 i dp[i][c] = dp[i - 1][c]; } else { // 不選和選物品 i 這兩種方案的較大值 dp[i][c] = max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]); } } } return dp[n][cap]; } /* 0-1 背包:空間最佳化後的動態規劃 */ int knapsackDPComp(List wgt, List val, int cap) { int n = wgt.length; // 初始化 dp 表 List dp = List.filled(cap + 1, 0); // 狀態轉移 for (int i = 1; i <= n; i++) { // 倒序走訪 for (int c = cap; c >= 1; c--) { if (wgt[i - 1] <= c) { // 不選和選物品 i 這兩種方案的較大值 dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]); } } } return dp[cap]; } /* Driver Code */ void main() { List wgt = [10, 20, 30, 40, 50]; List val = [50, 120, 150, 210, 240]; int cap = 50; int n = wgt.length; // 暴力搜尋 int res = knapsackDFS(wgt, val, n, cap); print("不超過背包容量的最大物品價值為 $res"); // 記憶化搜尋 List> mem = List.generate(n + 1, (index) => List.filled(cap + 1, -1)); res = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, n, cap); print("不超過背包容量的最大物品價值為 $res"); // 動態規劃 res = knapsackDP(wgt, val, cap); print("不超過背包容量的最大物品價值為 $res"); // 空間最佳化後的動態規劃 res = knapsackDPComp(wgt, val, cap); print("不超過背包容量的最大物品價值為 $res"); }