hello-algo/codes/rust/chapter_dynamic_programming/knapsack.rs
2023-08-27 00:50:18 +08:00

110 lines
3.5 KiB
Rust

/*
* File: knapsack.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: sjinzh (sjinzh@gmail.com)
*/
/* 0-1 背包:暴力搜索 */
fn knapsack_dfs(wgt: &[i32], val: &[i32], i: usize, c: usize) -> i32 {
// 若已选完所有物品或背包无容量,则返回价值 0
if i == 0 || c == 0 {
return 0;
}
// 若超过背包容量,则只能不放入背包
if wgt[i - 1] > c as i32 {
return knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c);
}
// 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
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];
// 返回两种方案中价值更大的那一个
std::cmp::max(no, yes)
}
/* 0-1 背包:记忆化搜索 */
fn knapsack_dfs_mem(wgt: &[i32], val: &[i32], mem: &mut Vec<Vec<i32>>, i: usize, c: usize) -> i32 {
// 若已选完所有物品或背包无容量,则返回价值 0
if i == 0 || c == 0 {
return 0;
}
// 若已有记录,则直接返回
if mem[i][c] != -1 {
return mem[i][c];
}
// 若超过背包容量,则只能不放入背包
if wgt[i - 1] > c as i32 {
return knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c);
}
// 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
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];
// 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
mem[i][c] = std::cmp::max(no, yes);
mem[i][c]
}
/* 0-1 背包:动态规划 */
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];
// 状态转移
for i in 1..=n {
for c in 1..=cap {
if wgt[i - 1] > c as i32 {
// 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] = std::cmp::max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1]);
}
}
}
dp[n][cap]
}
/* 0-1 背包:空间优化后的动态规划 */
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];
// 状态转移
for i in 1..=n {
// 倒序遍历
for c in (1..=cap).rev() {
if wgt[i - 1] <= c as i32 {
// 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
dp[c] = std::cmp::max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1]);
}
}
}
dp[cap]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let wgt = [ 10, 20, 30, 40, 50 ];
let val = [ 50, 120, 150, 210, 240 ];
let cap: usize = 50;
let n = wgt.len();
// 暴力搜索
let res = knapsack_dfs(&wgt, &val, n, cap);
println!("不超过背包容量的最大物品价值为 {res}");
// 记忆搜索
let mut mem = vec![vec![0; cap + 1]; n + 1];
for row in mem.iter_mut() {
row.fill(-1);
}
let res = knapsack_dfs_mem(&wgt, &val, &mut mem, n, cap);
println!("不超过背包容量的最大物品价值为 {res}");
// 动态规划
let res = knapsack_dp(&wgt, &val, cap);
println!("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
let res = knapsack_dp_comp(&wgt, &val, cap);
println!("不超过背包容量的最大物品价值为 {res}");
}