ABC032D
01ナップサック問題
- N個の荷物があり、$i(1\le i\le N)$ 番目の荷物には価値 $v_i$ と重さ $w_i$ が割り当てられている。
- 許容重量Wのナップサックが１つある。
- 重さの和がW以下となるように荷物の集合を選びナップサックに詰め込むとき、価値の和の最大値を求めよ。ただし、同じ荷物は一度しか選ぶことができない。
次の３パターンのデータセットが与えられる。
- ① $1\le N\le 30, 1\le W \le 10^9, 1\le v_i \le 10^9, 1\le w_i \le 10^9$
- ② $1\le N\le 200, 1\le W \le 10^9, 1\le v_i \le 10^9, 1\le w_i \le 1000$
- ③ $1\le N\le 200, 1\le W \le 10^9, 1\le v_i \le 1000, 1\le w_i \le 10^9$
時間計算量と空間計算量の制約に対応するために、それぞれのパターンに応じた計算方法を採る必要がある。
➀ N≦30
全列挙 $O(2^N)$ ではTLEになる。
動的計画法は、空間計算量が膨大でMLEになる。
枝刈りで行けそうだが、半分全列挙 $O(2^\frac{N}{2}\log {2^\frac{N}{2}})$ で確実に行う。
高速に探索できるように、最大値を実現できる可能性のある [重み,価値] のみを列挙する。
➁ w≦1000
空間計算量に配慮し、動的計画法を次のように設計する。一般的なナップサック問題の解法となる。
時間計算量は $O(N^2 W_{max})$ で空間計算量は $O(NW_{max})$ となる。
$dp[i][j]$の定義：
$i$ 番目までの荷物を選んで、重みの和 $j$ 以下を満たす、価値の和の最大値
dp初期条件：
dp[0..N][0..W]=0
dp漸化式の定義：
dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w_i]+v_i) \hspace{15pt}(j-w_i\ge 0)
求める解：
dp[N][W]
➂ v≦1000
空間計算量に配慮し、動的計画法を次のように設計する。
時間計算量は $O(N^2 V_{max})$ で空間計算量は $O(NV_{max})$ となる。
$dp[i][j]$の定義：
$i$ 番目までの荷物を選んで、価値の和 $j$ を達成する、重みの和の最小値
dp初期条件：
dp[0][0]=0, dp[0..N][0..V_{max}]=\infty
dp漸化式の定義：
dp[i][j]=min(dp[i-1][j], dp[i][j-v_i]+w_i) \hspace{15pt}(j-v_i\ge 0)
求める解：
max\{\ j\ |\ dp[N][j]\le W\ \}
PyPy3ならACするが、Python3ではTLEとなる。
サンプルコード
N,W = map(int,input().split())
vw = [list(map(int,input().split())) for _ in [0]*N]
vM,wM = 0,0
for v,w in vw:
vM = max(vM,v)
wM = max(wM,w)
if wM <= 1000: # ➁
wS = sum(w for v,w in vw)
if wS <= W:
ans = sum(v for v,w in vw)
else:
dp = [[0]*(W+1) for _ in range(N+1)]
for i,vw2 in enumerate(vw,1): # イテラブルオブジェクトとインデックスを取得
v,w = vw2
for j in range(W+1):
dp[i][j] = dp[i-1][j]
if j>=w : dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][j-w] + v)
ans = dp[-1][W]
print(ans)
elif vM <= 1000: # ➂
V = sum(v for v,w in vw)
dp = [[W+1]*(V+1) for _ in range(N+1)]
dp[0][0] = 0
for i,vw2 in enumerate(vw,1):
v,w = vw2
for j in range(V+1):
dp[i][j] = dp[i-1][j]
if j>=v : dp[i][j] = min(dp[i][j],dp[i-1][j-v]+w)
print(max(i for i,w in enumerate(dp[-1]) if w<=W))
elif N <= 30: # ➀
w_max = W
V,W = zip(*vw) # Weightでソートしたい
# N <= 30
# 半分全列挙
left = [(0,0)] # weight, value
right = [(0,0)]
for i in range(N//2):
left += [(x+W[i],y+V[i]) for x,y in left]
for i in range(N//2,N):
right += [(x+W[i],y+V[i]) for x,y in right]
left.sort() # 重さ順
right.sort()
def remove_worthless(li):
temp = []
current_value = -1
for w,v in li:
if w > w_max:
break
# wでの最大値vをリストする
if v > current_value:
current_value = v
temp.append((w,v))
return temp
left = remove_worthless(left)
right = remove_worthless(right)
INF = 10**18
right.append((INF,0))
# double pointer
j = 0
x = 0
for wL,vL in left[::-1]: # leftを逆順
wR_max = w_max-wL
while right[j+1][0] <= wR_max:
j += 1
vLR = vL + right[j][1]
if x < vLR:
x = vLR
print(x)
次はNumpy version
サンプルコード
N,w_max = map(int,input().split())
VW = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(N)]
V,W = zip(*VW)
def case_1():
# N <= 30
# 半分全列挙
left = [(0,0)] # weight, value
right = [(0,0)]
for i in range(N//2):
left += [(x+W[i],y+V[i]) for x,y in left]
for i in range(N//2,N):
right += [(x+W[i],y+V[i]) for x,y in right]
left.sort() # 重さ順
right.sort()
def remove_worthless(li):
temp = []
current_value = -1
for w,v in li:
if w > w_max:
break
# valueを更新したものに制限
if v > current_value:
current_value = v
temp.append((w,v))
return temp
left = remove_worthless(left)
right = remove_worthless(right)
INF = 10**18
right.append((INF,0))
# double pointer
j = 0
x = 0
for wL,vL in left[::-1]:
wR_max = w_max-wL
while right[j+1][0] <= wR_max:
j += 1
vLR = vL + right[j][1]
if x < vLR:
x = vLR
return x
def case_2():
import numpy as np
L = N*1000+1
dp = np.zeros(L,dtype=np.int64) # 総重量、最大価値
for v,w in VW:
dp[w:] = np.maximum(dp[w:], dp[:-w] + v)
return dp[:w_max+1].max()
def case_3():
import numpy as np
L = N*1000+1
dp = np.zeros(L,dtype=np.int64) # 総価値、最小重量
dp[1:] = 10**18
for v,w in VW:
dp[v:] = np.minimum(dp[v:], dp[:-v] + w)
possible_value = (dp <= w_max).nonzero()[0]
return possible_value.max()
if N <= 30:
print(case_1())
elif max(W) <= 1000:
print(case_2())
else:
print(case_3())