01リュックサック問題_遡及法JAva実装
問題の説明:
容量cのリュックサックを積む必要があります.n個の物品の中からリュックサックを入れた物品を選択し、各物品iの重量はwiであり、価値はpiである.実行可能なリュックサックの積載については、リュックサック中の物品の総重量がリュックサックの容量を超えてはならず、最適な積載は、積載された物品の価値が最も高いことを意味する.
入力:
複数の測定例で、各測定例の入力は3行を占めます.第1行の2つの整数:n(n<=10)とc、第2行のn個の整数はそれぞれw 1からwn、第3行のn個の整数はそれぞれp 1からpnである.nとcはいずれもゼロフラグ入力の終了に等しい.
出力:
各測定例の出力は1行を占め、整数、すなわち最適なマウントの総価値を出力する.
サンプルを入力:
1 2 1 1 2 3 2 2 3 4 0 0
出力サンプル:
1
4
容量cのリュックサックを積む必要があります.n個の物品の中からリュックサックを入れた物品を選択し、各物品iの重量はwiであり、価値はpiである.実行可能なリュックサックの積載については、リュックサック中の物品の総重量がリュックサックの容量を超えてはならず、最適な積載は、積載された物品の価値が最も高いことを意味する.
入力:
複数の測定例で、各測定例の入力は3行を占めます.第1行の2つの整数:n(n<=10)とc、第2行のn個の整数はそれぞれw 1からwn、第3行のn個の整数はそれぞれp 1からpnである.nとcはいずれもゼロフラグ入力の終了に等しい.
出力:
各測定例の出力は1行を占め、整数、すなわち最適なマウントの総価値を出力する.
サンプルを入力:
1 2 1 1 2 3 2 2 3 4 0 0
出力サンプル:
1
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// 01
import java.util.Scanner;
public class Main
{
static int c;
static int n;
static int []w;
static int []p;
static int cw;
static int cp;
static int bestp;
public static void main(String args[])
{
Scanner s=new Scanner(System.in);
//n=Integer.parseInt(s.next());
//c=Integer.parseInt(s.next());
while(s.hasNext())
{
String line=s.nextLine();// c n
String[] sArray=line.split(" ");
n=Integer.parseInt(sArray[0]);
c=Integer.parseInt(sArray[1]);
if(n==0&&c==0)
return;
if(n==0)
{
System.out.println(0);
continue;
}
line=s.nextLine();// w
sArray=line.split(" ");
w=new int[sArray.length];
for(int j=0;j<sArray.length;j++)
{
w[j]=Integer.parseInt(sArray[j]);
}
line=s.nextLine();// p
sArray=line.split(" ");
p=new int[sArray.length];
for(int j=0;j<sArray.length;j++)
{
p[j]=Integer.parseInt(sArray[j]);
}
System.out.println((Knapsack(p,w,c)));
}
}//Main
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
private static class Element implements Comparable
{
int id;//
double d;
private Element(int idd,double dd)
{
id=idd;
d=dd;
}
public int CompareTo(Object x)
{
double xd=((Element)x).d;
if(d<xd)return -1;
if(d==xd)return 0;
return 1;
}
public boolean equals(Object x)
{
return d==((Element)x).d;
}
public int compareTo(Object arg0) {
// TODO Auto-generated method stub
return 0;
}
}//Element
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
public static int Knapsack(int []pp,int []ww,int cc)
{
c=cc;
n=pp.length-1;
//n=pp.length;
cw=0;
cp=0;
bestp=0;
Element []q=new Element[n+1];
//for(int i=1;i<=n;i++)
//q[i-1]=new Element(i,pp[i]/ww[i]);
for(int i=0;i<=n;i++)
q[i]=new Element(i,pp[i]/ww[i]);
// q[]
for(int m=0;m<q.length;m++)
{
for(int j=m+1;j<q.length;j++)
{
if(q[m].d<q[j].d)
{
// int temp=m;
// m=j;
// j=temp;
int temp1=q[m].id;
q[m].id=q[j].id;
q[j].id=temp1;
double temp2=q[m].d;
q[m].d=q[j].d;
q[j].d=temp2;
}
}
}
p=new int[n+1];
w=new int[n+1];
for(int j=0;j<=n;j++)
{
p[j]=pp[q[j].id];
w[j]=ww[q[j].id];
}
backtrack(0);
return bestp;
}//knapsnack
static void backtrack(int i)
{
if(i>n)
{
bestp=cp;
return;
}
if(cw+w[i]<=c)
{
cw+=w[i];
cp+=p[i];
backtrack(i+1);
cw-=w[i];
cp-=p[i];
}
if(bound(i+1)>bestp)
backtrack(i+1);
}//backtrack
private static double bound(int i)
{
double cleft=c-cw;
double bound=cp;
while(i<=n&&w[i]<=cleft)
{
cleft-=w[i];
bound+=p[i];
i++;
}
if(i<=n)
bound+=p[i]*cleft/w[i];
return bound;
}//bound
}