跳轉至

14.4   0-1 背包問題

背包問題是一個非常好的動態規劃入門題目，是動態規劃中最常見的問題形式。其具有很多變種，例如 0-1 背包問題、完全背包問題、多重背包問題等。

在本節中，我們先來求解最常見的 0-1 背包問題。

Question

給定 \(n\) 個物品，第 \(i\) 個物品的重量為 \(wgt[i-1]\)、價值為 \(val[i-1]\) ，和一個容量為 \(cap\) 的背包。每個物品只能選擇一次，問在限定背包容量下能放入物品的最大價值。

觀察圖 14-17 ，由於物品編號 \(i\) 從 \(1\) 開始計數，陣列索引從 \(0\) 開始計數，因此物品 \(i\) 對應重量 \(wgt[i-1]\) 和價值 \(val[i-1]\) 。

0-1 背包的示例資料

圖 14-17   0-1 背包的示例資料

我們可以將 0-1 背包問題看作一個由 \(n\) 輪決策組成的過程，對於每個物體都有不放入和放入兩種決策，因此該問題滿足決策樹模型。

該問題的目標是求解“在限定背包容量下能放入物品的最大價值”，因此較大機率是一個動態規劃問題。

第一步：思考每輪的決策，定義狀態，從而得到 \(dp\) 表

對於每個物品來說，不放入背包，背包容量不變；放入背包，背包容量減小。由此可得狀態定義：當前物品編號 \(i\) 和剩餘背包容量 \(c\) ，記為 \([i, c]\) 。

狀態 \([i, c]\) 對應的子問題為：前 \(i\) 個物品在剩餘容量為 \(c\) 的背包中的最大價值，記為 \(dp[i, c]\) 。

待求解的是 \(dp[n, cap]\) ，因此需要一個尺寸為 \((n+1) \times (cap+1)\) 的二維 \(dp\) 表。

第二步：找出最優子結構，進而推導出狀態轉移方程

當我們做出物品 \(i\) 的決策後，剩餘的是前 \(i-1\) 個物品的決策，可分為以下兩種情況。

  • 不放入物品 \(i\) ：背包容量不變，狀態變化為 \([i-1, c]\) 。
  • 放入物品 \(i\) ：背包容量減少 \(wgt[i-1]\) ，價值增加 \(val[i-1]\) ，狀態變化為 \([i-1, c-wgt[i-1]]\) 。

上述分析向我們揭示了本題的最優子結構：最大價值 \(dp[i, c]\) 等於不放入物品 \(i\) 和放入物品 \(i\) 兩種方案中價值更大的那一個。由此可推導出狀態轉移方程：

\[ dp[i, c] = \max(dp[i-1, c], dp[i-1, c - wgt[i-1]] + val[i-1]) \]

需要注意的是，若當前物品重量 \(wgt[i - 1]\) 超出剩餘背包容量 \(c\) ，則只能選擇不放入背包。

第三步：確定邊界條件和狀態轉移順序

當無物品或無剩餘背包容量時最大價值為 \(0\) ，即首列 \(dp[i, 0]\) 和首行 \(dp[0, c]\) 都等於 \(0\) 。

當前狀態 \([i, c]\) 從上方的狀態 \([i-1, c]\) 和左上方的狀態 \([i-1, c-wgt[i-1]]\) 轉移而來，因此透過兩層迴圈正序走訪整個 \(dp\) 表即可。

根據以上分析，我們接下來按順序實現暴力搜尋、記憶化搜尋、動態規劃解法。

1.   方法一：暴力搜尋

搜尋程式碼包含以下要素。

  • 遞迴參數：狀態 \([i, c]\) 。
  • 返回值：子問題的解 \(dp[i, c]\) 。
  • 終止條件：當物品編號越界 \(i = 0\) 或背包剩餘容量為 \(0\) 時，終止遞迴並返回價值 \(0\) 。
  • 剪枝：若當前物品重量超出背包剩餘容量，則只能選擇不放入背包。
knapsack.py
def knapsack_dfs(wgt: list[int], val: list[int], i: int, c: int) -> int:
    """0-1 背包：暴力搜尋"""
    # 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 or 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 knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c)
    # 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    no = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c)
    yes = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]
    # 返回兩種方案中價值更大的那一個
    return max(no, yes)
knapsack.cpp
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
int knapsackDFS(vector<int> &wgt, vector<int> &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);
}
knapsack.java
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
int knapsackDFS(int[] wgt, int[] 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 Math.max(no, yes);
}
knapsack.cs
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
int KnapsackDFS(int[] weight, int[] 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 (weight[i - 1] > c) {
        return KnapsackDFS(weight, val, i - 1, c);
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    int no = KnapsackDFS(weight, val, i - 1, c);
    int yes = KnapsackDFS(weight, val, i - 1, c - weight[i - 1]) + val[i - 1];
    // 返回兩種方案中價值更大的那一個
    return Math.Max(no, yes);
}
knapsack.go
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
func knapsackDFS(wgt, val []int, i, c int) int {
    // 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
    no := knapsackDFS(wgt, val, i-1, c)
    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 int(math.Max(float64(no), float64(yes)))
}
knapsack.swift
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
func knapsackDFS(wgt: [Int], val: [Int], i: Int, c: Int) -> Int {
    // 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: wgt, val: val, i: i - 1, c: c)
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    let no = knapsackDFS(wgt: wgt, val: val, i: i - 1, c: c)
    let yes = knapsackDFS(wgt: wgt, val: val, i: i - 1, c: 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)
}
knapsack.js
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
function knapsackDFS(wgt, val, i, 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
    const no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
    const 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 Math.max(no, yes);
}
knapsack.ts
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
function knapsackDFS(
    wgt: Array<number>,
    val: Array<number>,
    i: number,
    c: number
): number {
    // 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
    const no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
    const 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 Math.max(no, yes);
}
knapsack.dart
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
int knapsackDFS(List<int> wgt, List<int> 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);
}
knapsack.rs
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
fn knapsack_dfs(wgt: &[i32], val: &[i32], i: usize, c: usize) -> i32 {
    // 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 as i32 {
        return knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c);
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    let no = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c);
    let yes = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1] as usize) + val[i - 1];
    // 返回兩種方案中價值更大的那一個
    std::cmp::max(no, yes)
}
knapsack.c
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
int knapsackDFS(int wgt[], int 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 myMax(no, yes);
}
knapsack.kt
/* 0-1 背包：暴力搜尋 */
fun knapsackDFS(
    wgt: IntArray,
    value: IntArray,
    i: Int,
    c: Int
): Int {
    // 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, value, i - 1, c)
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    val no = knapsackDFS(wgt, value, i - 1, c)
    val yes = knapsackDFS(wgt, value, i - 1, c - wgt[i - 1]) + value[i - 1]
    // 返回兩種方案中價值更大的那一個
    return max(no.toDouble(), yes.toDouble()).toInt()
}
knapsack.rb
[class]{}-[func]{knapsack_dfs}
knapsack.zig
// 0-1 背包：暴力搜尋
fn knapsackDFS(wgt: []i32, val: []i32, i: usize, c: usize) i32 {
    // 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 or 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
    var no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
    var yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - @as(usize, @intCast(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);
}
視覺化執行

如圖 14-18 所示，由於每個物品都會產生不選和選兩條搜尋分支，因此時間複雜度為 \(O(2^n)\) 。

觀察遞迴樹，容易發現其中存在重疊子問題，例如 \(dp[1, 10]\) 等。而當物品較多、背包容量較大，尤其是相同重量的物品較多時，重疊子問題的數量將會大幅增多。

0-1 背包問題的暴力搜尋遞迴樹

圖 14-18   0-1 背包問題的暴力搜尋遞迴樹

2.   方法二：記憶化搜尋

為了保證重疊子問題只被計算一次，我們藉助記憶串列 mem 來記錄子問題的解，其中 mem[i][c] 對應 \(dp[i, c]\) 。

引入記憶化之後，時間複雜度取決於子問題數量，也就是 \(O(n \times cap)\) 。實現程式碼如下：

knapsack.py
def knapsack_dfs_mem(
    wgt: list[int], val: list[int], mem: list[list[int]], i: int, c: int
) -> int:
    """0-1 背包：記憶化搜尋"""
    # 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 or 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 knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c)
    # 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    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]
    # 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]
knapsack.cpp
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
int knapsackDFSMem(vector<int> &wgt, vector<int> &val, vector<vector<int>> &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];
}
knapsack.java
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
int knapsackDFSMem(int[] wgt, int[] val, int[][] 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] = Math.max(no, yes);
    return mem[i][c];
}
knapsack.cs
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
int KnapsackDFSMem(int[] weight, int[] val, int[][] 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 (weight[i - 1] > c) {
        return KnapsackDFSMem(weight, val, mem, i - 1, c);
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    int no = KnapsackDFSMem(weight, val, mem, i - 1, c);
    int yes = KnapsackDFSMem(weight, val, mem, i - 1, c - weight[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] = Math.Max(no, yes);
    return mem[i][c];
}
knapsack.go
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
func knapsackDFSMem(wgt, val []int, mem [][]int, i, c int) int {
    // 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
    no := knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i-1, c)
    yes := knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i-1, c-wgt[i-1]) + val[i-1]
    // 返回兩種方案中價值更大的那一個
    mem[i][c] = int(math.Max(float64(no), float64(yes)))
    return mem[i][c]
}
knapsack.swift
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
func knapsackDFSMem(wgt: [Int], val: [Int], mem: inout [[Int]], i: Int, c: Int) -> Int {
    // 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: wgt, val: val, mem: &mem, i: i - 1, c: c)
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    let no = knapsackDFSMem(wgt: wgt, val: val, mem: &mem, i: i - 1, c: c)
    let yes = knapsackDFSMem(wgt: wgt, val: val, mem: &mem, i: i - 1, c: 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]
}
knapsack.js
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
function knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i, 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
    const no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
    const 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] = Math.max(no, yes);
    return mem[i][c];
}
knapsack.ts
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
function knapsackDFSMem(
    wgt: Array<number>,
    val: Array<number>,
    mem: Array<Array<number>>,
    i: number,
    c: number
): number {
    // 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
    const no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
    const 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] = Math.max(no, yes);
    return mem[i][c];
}
knapsack.dart
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
int knapsackDFSMem(
  List<int> wgt,
  List<int> val,
  List<List<int>> 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];
}
knapsack.rs
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
fn knapsack_dfs_mem(wgt: &[i32], val: &[i32], mem: &mut Vec<Vec<i32>>, i: usize, c: usize) -> i32 {
    // 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 as i32 {
        return knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c);
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    let no = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c);
    let yes = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1] as usize) + val[i - 1];
    // 記錄並返回兩種方案中價值更大的那一個
    mem[i][c] = std::cmp::max(no, yes);
    mem[i][c]
}
knapsack.c
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
int knapsackDFSMem(int wgt[], int val[], int memCols, int **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, memCols, 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, memCols, mem, i - 1, c);
    int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, memCols, 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] = myMax(no, yes);
    return mem[i][c];
}
knapsack.kt
/* 0-1 背包：記憶化搜尋 */
fun knapsackDFSMem(
    wgt: IntArray,
    value: IntArray,
    mem: Array<IntArray>,
    i: Int,
    c: Int
): Int {
    // 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, value, mem, i - 1, c)
    }
    // 計算不放入和放入物品 i 的最大價值
    val no = knapsackDFSMem(wgt, value, mem, i - 1, c)
    val yes = knapsackDFSMem(wgt, value, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + value[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.toDouble(), yes.toDouble()).toInt()
    return mem[i][c]
}
knapsack.rb
[class]{}-[func]{knapsack_dfs_mem}
knapsack.zig
// 0-1 背包：記憶化搜尋
fn knapsackDFSMem(wgt: []i32, val: []i32, mem: anytype, i: usize, c: usize) i32 {
    // 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 or 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
    var no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
    var yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - @as(usize, @intCast(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];
}
視覺化執行

圖 14-19 展示了在記憶化搜尋中被剪掉的搜尋分支。

0-1 背包問題的記憶化搜尋遞迴樹

圖 14-19   0-1 背包問題的記憶化搜尋遞迴樹

3.   方法三：動態規劃

動態規劃實質上就是在狀態轉移中填充 \(dp\) 表的過程，程式碼如下所示：

knapsack.py
def knapsack_dp(wgt: list[int], val: list[int], cap: int) -> int:
    """0-1 背包：動態規劃"""
    n = len(wgt)
    # 初始化 dp 表
    dp = [[0] * (cap + 1) for _ in range(n + 1)]
    # 狀態轉移
    for i in range(1, n + 1):
        for c in range(1, cap + 1):
            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]
knapsack.cpp
/* 0-1 背包：動態規劃 */
int knapsackDP(vector<int> &wgt, vector<int> &val, int cap) {
    int n = wgt.size();
    // 初始化 dp 表
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(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];
}
knapsack.java
/* 0-1 背包：動態規劃 */
int knapsackDP(int[] wgt, int[] val, int cap) {
    int n = wgt.length;
    // 初始化 dp 表
    int[][] dp = new int[n + 1][cap + 1];
    // 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] = Math.max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[n][cap];
}
knapsack.cs
/* 0-1 背包：動態規劃 */
int KnapsackDP(int[] weight, int[] val, int cap) {
    int n = weight.Length;
    // 初始化 dp 表
    int[,] dp = new int[n + 1, cap + 1];
    // 狀態轉移
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int c = 1; c <= cap; c++) {
            if (weight[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] = Math.Max(dp[i - 1, c - weight[i - 1]] + val[i - 1], dp[i - 1, c]);
            }
        }
    }
    return dp[n, cap];
}
knapsack.go
/* 0-1 背包：動態規劃 */
func knapsackDP(wgt, val []int, cap int) int {
    n := len(wgt)
    // 初始化 dp 表
    dp := make([][]int, n+1)
    for i := 0; i <= n; i++ {
        dp[i] = make([]int, cap+1)
    }
    // 狀態轉移
    for i := 1; i <= n; i++ {
        for 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] = int(math.Max(float64(dp[i-1][c]), float64(dp[i-1][c-wgt[i-1]]+val[i-1])))
            }
        }
    }
    return dp[n][cap]
}
knapsack.swift
/* 0-1 背包：動態規劃 */
func knapsackDP(wgt: [Int], val: [Int], cap: Int) -> Int {
    let n = wgt.count
    // 初始化 dp 表
    var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: cap + 1), count: n + 1)
    // 狀態轉移
    for i in 1 ... n {
        for c in 1 ... cap {
            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]
}
knapsack.js
/* 0-1 背包：動態規劃 */
function knapsackDP(wgt, val, cap) {
    const n = wgt.length;
    // 初始化 dp 表
    const dp = Array(n + 1)
        .fill(0)
        .map(() => Array(cap + 1).fill(0));
    // 狀態轉移
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        for (let 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] = Math.max(
                    dp[i - 1][c],
                    dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]
                );
            }
        }
    }
    return dp[n][cap];
}
knapsack.ts
/* 0-1 背包：動態規劃 */
function knapsackDP(
    wgt: Array<number>,
    val: Array<number>,
    cap: number
): number {
    const n = wgt.length;
    // 初始化 dp 表
    const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () =>
        Array.from({ length: cap + 1 }, () => 0)
    );
    // 狀態轉移
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        for (let 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] = Math.max(
                    dp[i - 1][c],
                    dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]
                );
            }
        }
    }
    return dp[n][cap];
}
knapsack.dart
/* 0-1 背包：動態規劃 */
int knapsackDP(List<int> wgt, List<int> val, int cap) {
  int n = wgt.length;
  // 初始化 dp 表
  List<List<int>> 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];
}
knapsack.rs
/* 0-1 背包：動態規劃 */
fn knapsack_dp(wgt: &[i32], val: &[i32], cap: usize) -> i32 {
    let n = wgt.len();
    // 初始化 dp 表
    let mut dp = vec![vec![0; cap + 1]; n + 1];
    // 狀態轉移
    for i in 1..=n {
        for c in 1..=cap {
            if wgt[i - 1] > c as i32 {
                // 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] = std::cmp::max(
                    dp[i - 1][c],
                    dp[i - 1][c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1],
                );
            }
        }
    }
    dp[n][cap]
}
knapsack.c
/* 0-1 背包：動態規劃 */
int knapsackDP(int wgt[], int val[], int cap, int wgtSize) {
    int n = wgtSize;
    // 初始化 dp 表
    int **dp = malloc((n + 1) * sizeof(int *));
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        dp[i] = calloc(cap + 1, sizeof(int));
    }
    // 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] = myMax(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    int res = dp[n][cap];
    // 釋放記憶體
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        free(dp[i]);
    }
    return res;
}
knapsack.kt
/* 0-1 背包：動態規劃 */
fun knapsackDP(
    wgt: IntArray,
    value: IntArray,
    cap: Int
): Int {
    val n = wgt.size
    // 初始化 dp 表
    val dp = Array(n + 1) { IntArray(cap + 1) }
    // 狀態轉移
    for (i in 1..n) {
        for (c in 1..cap) {
            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].toDouble(), (dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + value[i - 1]).toDouble())
                    .toInt()
            }
        }
    }
    return dp[n][cap]
}
knapsack.rb
[class]{}-[func]{knapsack_dp}
knapsack.zig
// 0-1 背包：動態規劃
fn knapsackDP(comptime wgt: []i32, val: []i32, comptime cap: usize) i32 {
    comptime var n = wgt.len;
    // 初始化 dp 表
    var dp = [_][cap + 1]i32{[_]i32{0} ** (cap + 1)} ** (n + 1);
    // 狀態轉移
    for (1..n + 1) |i| {
        for (1..cap + 1) |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 - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[n][cap];
}
視覺化執行

如圖 14-20 所示，時間複雜度和空間複雜度都由陣列 dp 大小決定，即 \(O(n \times cap)\) 。

0-1 背包問題的動態規劃過程

knapsack_dp_step2

knapsack_dp_step3

knapsack_dp_step4

knapsack_dp_step5

knapsack_dp_step6

knapsack_dp_step7

knapsack_dp_step8

knapsack_dp_step9

knapsack_dp_step10

knapsack_dp_step11

knapsack_dp_step12

knapsack_dp_step13

knapsack_dp_step14

圖 14-20   0-1 背包問題的動態規劃過程

4.   空間最佳化

由於每個狀態都只與其上一行的狀態有關，因此我們可以使用兩個陣列滾動前進，將空間複雜度從 \(O(n^2)\) 降至 \(O(n)\) 。

進一步思考，我們能否僅用一個陣列實現空間最佳化呢？觀察可知，每個狀態都是由正上方或左上方的格子轉移過來的。假設只有一個陣列，當開始走訪第 \(i\) 行時，該陣列儲存的仍然是第 \(i-1\) 行的狀態。

  • 如果採取正序走訪，那麼走訪到 \(dp[i, j]\) 時，左上方 \(dp[i-1, 1]\) ~ \(dp[i-1, j-1]\) 值可能已經被覆蓋，此時就無法得到正確的狀態轉移結果。
  • 如果採取倒序走訪，則不會發生覆蓋問題，狀態轉移可以正確進行。

圖 14-21 展示了在單個陣列下從第 \(i = 1\) 行轉換至第 \(i = 2\) 行的過程。請思考正序走訪和倒序走訪的區別。

0-1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程

knapsack_dp_comp_step2

knapsack_dp_comp_step3

knapsack_dp_comp_step4

knapsack_dp_comp_step5

knapsack_dp_comp_step6

圖 14-21   0-1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程

在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 \(i\) 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可：

knapsack.py
def knapsack_dp_comp(wgt: list[int], val: list[int], cap: int) -> int:
    """0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃"""
    n = len(wgt)
    # 初始化 dp 表
    dp = [0] * (cap + 1)
    # 狀態轉移
    for i in range(1, n + 1):
        # 倒序走訪
        for c in range(cap, 0, -1):
            if wgt[i - 1] > c:
                # 若超過背包容量，則不選物品 i
                dp[c] = dp[c]
            else:
                # 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]
knapsack.cpp
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
int knapsackDPComp(vector<int> &wgt, vector<int> &val, int cap) {
    int n = wgt.size();
    // 初始化 dp 表
    vector<int> dp(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];
}
knapsack.java
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
int knapsackDPComp(int[] wgt, int[] val, int cap) {
    int n = wgt.length;
    // 初始化 dp 表
    int[] dp = new int[cap + 1];
    // 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] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[cap];
}
knapsack.cs
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
int KnapsackDPComp(int[] weight, int[] val, int cap) {
    int n = weight.Length;
    // 初始化 dp 表
    int[] dp = new int[cap + 1];
    // 狀態轉移
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        // 倒序走訪
        for (int c = cap; c > 0; c--) {
            if (weight[i - 1] > c) {
                // 若超過背包容量，則不選物品 i
                dp[c] = dp[c];
            } else {
                // 不選和選物品 i 這兩種方案的較大值
                dp[c] = Math.Max(dp[c], dp[c - weight[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[cap];
}
knapsack.go
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
func knapsackDPComp(wgt, val []int, cap int) int {
    n := len(wgt)
    // 初始化 dp 表
    dp := make([]int, cap+1)
    // 狀態轉移
    for i := 1; i <= n; i++ {
        // 倒序走訪
        for 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] = int(math.Max(float64(dp[c]), float64(dp[c-wgt[i-1]]+val[i-1])))
            }
        }
    }
    return dp[cap]
}
knapsack.swift
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
func knapsackDPComp(wgt: [Int], val: [Int], cap: Int) -> Int {
    let n = wgt.count
    // 初始化 dp 表
    var dp = Array(repeating: 0, count: cap + 1)
    // 狀態轉移
    for i in 1 ... n {
        // 倒序走訪
        for c in (1 ... cap).reversed() {
            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]
}
knapsack.js
/* 0-1 背包：狀態壓縮後的動態規劃 */
function knapsackDPComp(wgt, val, cap) {
    const n = wgt.length;
    // 初始化 dp 表
    const dp = Array(cap + 1).fill(0);
    // 狀態轉移
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        // 倒序走訪
        for (let 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] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[cap];
}
knapsack.ts
/* 0-1 背包：狀態壓縮後的動態規劃 */
function knapsackDPComp(
    wgt: Array<number>,
    val: Array<number>,
    cap: number
): number {
    const n = wgt.length;
    // 初始化 dp 表
    const dp = Array(cap + 1).fill(0);
    // 狀態轉移
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        // 倒序走訪
        for (let 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] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[cap];
}
knapsack.dart
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
int knapsackDPComp(List<int> wgt, List<int> val, int cap) {
  int n = wgt.length;
  // 初始化 dp 表
  List<int> 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];
}
knapsack.rs
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
fn knapsack_dp_comp(wgt: &[i32], val: &[i32], cap: usize) -> i32 {
    let n = wgt.len();
    // 初始化 dp 表
    let mut dp = vec![0; cap + 1];
    // 狀態轉移
    for i in 1..=n {
        // 倒序走訪
        for c in (1..=cap).rev() {
            if wgt[i - 1] <= c as i32 {
                // 不選和選物品 i 這兩種方案的較大值
                dp[c] = std::cmp::max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    dp[cap]
}
knapsack.c
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
int knapsackDPComp(int wgt[], int val[], int cap, int wgtSize) {
    int n = wgtSize;
    // 初始化 dp 表
    int *dp = calloc(cap + 1, sizeof(int));
    // 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] = myMax(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    int res = dp[cap];
    // 釋放記憶體
    free(dp);
    return res;
}
knapsack.kt
/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
fun knapsackDPComp(
    wgt: IntArray,
    value: IntArray,
    cap: Int
): Int {
    val n = wgt.size
    // 初始化 dp 表
    val dp = IntArray(cap + 1)
    // 狀態轉移
    for (i in 1..n) {
        // 倒序走訪
        for (c in cap downTo 1) {
            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].toDouble(), (dp[c - wgt[i - 1]] + value[i - 1]).toDouble()).toInt()
            }
        }
    }
    return dp[cap]
}
knapsack.rb
[class]{}-[func]{knapsack_dp_comp}
knapsack.zig
// 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃
fn knapsackDPComp(wgt: []i32, val: []i32, comptime cap: usize) i32 {
    var n = wgt.len;
    // 初始化 dp 表
    var dp = [_]i32{0} ** (cap + 1);
    // 狀態轉移
    for (1..n + 1) |i| {
        // 倒序走訪
        var c = cap;
        while (c > 0) : (c -= 1) {
            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 - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))] + val[i - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[cap];
}
視覺化執行