hello-algo/zh-hant/codes/zig/chapter_dynamic_programming/unbounded_knapsack.zig
Yudong Jin 5f7385c8a3
feat: Traditional Chinese version (#1163)
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* Translate all the docs to traditional Chinese

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* 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹

* Update terminology.

* Update terminology

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异或 -> 互斥或

* 擴充套件 -> 擴展

* constant - 常量 - 常數

* 類	-> 類別

* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

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* 麵試 -> 面試

* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

* Fix 算法 -> 演算法

* 錶示 -> 表示
反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

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* 賬號 -> 帳號
推匯 -> 推導

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2024-04-06 02:30:11 +08:00

62 lines
2 KiB
Zig

// File: unbounded_knapsack.zig
// Created Time: 2023-07-15
// Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
const std = @import("std");
// 完全背包:動態規劃
fn unboundedKnapsackDP(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][c - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))] + val[i - 1]);
}
}
}
return dp[n][cap];
}
// 完全背包:空間最佳化後的動態規劃
fn unboundedKnapsackDPComp(comptime wgt: []i32, val: []i32, comptime cap: usize) i32 {
comptime var n = wgt.len;
// 初始化 dp 表
var dp = [_]i32{0} ** (cap + 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[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 - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))] + val[i - 1]);
}
}
}
return dp[cap];
}
// Driver Code
pub fn main() !void {
comptime var wgt = [_]i32{ 1, 2, 3 };
comptime var val = [_]i32{ 5, 11, 15 };
comptime var cap = 4;
// 動態規劃
var res = unboundedKnapsackDP(&wgt, &val, cap);
std.debug.print("不超過背包容量的最大物品價值為 {}\n", .{res});
// 空間最佳化後的動態規劃
res = unboundedKnapsackDPComp(&wgt, &val, cap);
std.debug.print("不超過背包容量的最大物品價值為 {}\n", .{res});
_ = try std.io.getStdIn().reader().readByte();
}