动态规划之背包问题实现php

scaoping

　　最近在研究动态规划算法,刚好看到背包问题。看到网上讲解这方面问题很多，感觉都有点不明白，后面细思苦想好久，终于理解这个思路。于是写下个人见解以及解题思路。
　　背包问题描述如下:
　　有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品，它们的重量分别是4,2,6,5,3，它们的价值分别是6,3,5,4,6，现在给你个承重为10的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？
　　

对于这题我们先不解题。先扯扯动态规划，下面描述的不太详细，可以自行百度:


动态规划所处理的问题是一个多阶段决策问题，一般由初始状态开始，通过对中间阶段决策的选择，达到结束状态。这些决策形成了一个决策序列，同时确定了完成整个过程的一条活动路线(通常是求最优的活动路线)。动态规划的设计都有着一定的模式，一般要经历以下几个步骤。
                               初始状态→│决策１│→│决策２│→…→│决策ｎ│→结束状态


解题公式:f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}  


这个一开始肯定是懵懂的，不要被这些公式和概念吓到。现在我们开始解题:
1.首先是初始状态。 假如只有a物品假如包重量为1-10分别能装多大价值物品

物品	重量	价值	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
a	4	6	0	0	0	6	6	6	6	6	6	6

因为此时只算上了一个a物品,包各个重量的最大价值已经算出来了。这就是动态规划的初始状态。


2. 中间各种决策。上一步得到了只有a物品的情况下包各个重量下的最大价值，现在我们来决策1，就在第一步基础上增加b物件，现在我们有2个物品，再看看包各个重量的最大价值

物品	重量	价值	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
a	4	6	0	0	0	6	6	6	6	6	6	6
b	2	3	0	3	3	6	6	9	9	9	9	9

这里b4详细计算的。根据上面2个公式我只用取2个值的最大值。这2个值分别为a4和a(4-2(b的重量))+3(b的价值)。计算后分别为6和3,我们取最大值6。这步是所有理解的关键。


于是我们有决策2(同样的方式将c物品放进来计算),决策3(将d物品放进来),决策4(将e物品放进来)


3.走完所有决策后，于是我们有最终方案了，包各个重量的最大价值即为最后将e物品放进来的那一行。


理论说完我们直接上代码，这里是php版本代码，看了下网上例子，几乎很少有php版本的代码，感觉有点歧视php。作为多年php开发经验，再加上php毕竟世界上最好的语言，哈哈。开个玩笑!