背包问题中的物品分组问题

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显然在Stack Overflow上不能称之为问题,但我目前正在尝试理解如何将项目组的约束条件整合到背包问题中。在这种情况下,我的数学技能似乎相当有限,但我非常有动力让它按预期工作,并找出每个方面的作用(按照这个顺序,因为当事物工作时,它们更有意义)。
话虽如此,我在Rosetta Code上发现了一个绝对漂亮的实现,并清理了一些变量名,以便从非常基本的角度更好地理解它。
不幸的是,我非常难以弄清楚如何将这个逻辑应用于包括项目组。我的目的是为了构建幻想团队,为每个球员提供自己的价值和重量(得分/薪水),但如果没有组(在我的情况下是位置),我无法做到这一点。
是否有人能够指导我正确的方向?我正在查看其他语言的代码示例和整体问题的其他描述,但我希望通过任何可能的方式实现组的实现。
<?php

function knapSolveFast2($itemWeight, $itemValue, $i, $availWeight, &$memoItems, &$pickedItems)
{
    global $numcalls;
    $numcalls++;

    // Return memo if we have one
    if (isset($memoItems[$i][$availWeight]))
    {
        return array( $memoItems[$i][$availWeight], $memoItems['picked'][$i][$availWeight] );
    }
    else
    {
        // At end of decision branch
        if ($i == 0)
        {
            if ($itemWeight[$i] <= $availWeight)
            { // Will this item fit?
                $memoItems[$i][$availWeight] = $itemValue[$i]; // Memo this item
                $memoItems['picked'][$i][$availWeight] = array($i); // and the picked item
                return array($itemValue[$i],array($i)); // Return the value of this item and add it to the picked list

            }
            else
            {
                // Won't fit
                $memoItems[$i][$availWeight] = 0; // Memo zero
                $memoItems['picked'][$i][$availWeight] = array(); // and a blank array entry...
                return array(0,array()); // Return nothing
            }
        }   

        // Not at end of decision branch..
        // Get the result of the next branch (without this one)
        list ($without_i,$without_PI) = knapSolveFast2($itemWeight, $itemValue, $i-1, $availWeight,$memoItems,$pickedItems);

        if ($itemWeight[$i] > $availWeight)
        { // Does it return too many?
            $memoItems[$i][$availWeight] = $without_i; // Memo without including this one
            $memoItems['picked'][$i][$availWeight] = array(); // and a blank array entry...
            return array($without_i,array()); // and return it
        }
        else
        {
            // Get the result of the next branch (WITH this one picked, so available weight is reduced)
            list ($with_i,$with_PI) = knapSolveFast2($itemWeight, $itemValue, ($i-1), ($availWeight - $itemWeight[$i]),$memoItems,$pickedItems);
            $with_i += $itemValue[$i];  // ..and add the value of this one..

            // Get the greater of WITH or WITHOUT
            if ($with_i > $without_i)
            {
                $res = $with_i;
                $picked = $with_PI;
                array_push($picked,$i);
            }
            else
            {
                $res = $without_i;
                $picked = $without_PI;
            }

            $memoItems[$i][$availWeight] = $res; // Store it in the memo
            $memoItems['picked'][$i][$availWeight] = $picked; // and store the picked item
            return array ($res,$picked); // and then return it
        }   
    }
}

$items = array("map","compass","water","sandwich","glucose","tin","banana","apple","cheese","beer","suntan cream","camera","t-shirt","trousers","umbrella","waterproof trousers","waterproof overclothes","note-case","sunglasses","towel","socks","book");
$weight = array(9,13,153,50,15,68,27,39,23,52,11,32,24,48,73,42,43,22,7,18,4,30);
$value = array(150,35,200,160,60,45,60,40,30,10,70,30,15,10,40,70,75,80,20,12,50,10);

## Initialize
$numcalls = 0;
$memoItems = array();
$selectedItems = array();

## Solve
list ($m4, $selectedItems) = knapSolveFast2($weight, $value, sizeof($value)-1, 400, $memoItems, $selectedItems);

# Display Result 
echo "<b>Items:</b><br>" . join(", ", $items) . "<br>";
echo "<b>Max Value Found:</b><br>$m4 (in $numcalls calls)<br>";
echo "<b>Array Indices:</b><br>". join(",", $selectedItems) . "<br>";

echo "<b>Chosen Items:</b><br>";
echo "<table border cellspacing=0>";
echo "<tr><td>Item</td><td>Value</td><td>Weight</td></tr>";

$totalValue = 0;
$totalWeight = 0;

foreach($selectedItems as $key)
{
    $totalValue += $value[$key];
    $totalWeight += $weight[$key];

    echo "<tr><td>" . $items[$key] . "</td><td>" . $value[$key] . "</td><td>".$weight[$key] . "</td></tr>";
}

echo "<tr><td align=right><b>Totals</b></td><td>$totalValue</td><td>$totalWeight</td></tr>";
echo "</table><hr>";

?>

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你能否清晰地定义问题和期望的最终结果?这将有助于及时理解代码,而不是手动解决问题。 - Traveller
如果你对一个问题设置了悬赏,那么你应该尽量积极地参与其中。 - Traveller
你尝试使用这篇文章中的信息了吗?(https://dev59.com/LYnda4cB1Zd3GeqPE96x?rq=1) - Traveller
期望的最终结果是将项目归属于不同的组别,并为每个组别分配一定数量的位置。这被用来确定最佳的幻想橄榄球阵容,在我的情况下,将有一个QB、2个RB、3个WR、1个TE和1个DEFENSE。每个项目(球员)都有一个位置,需要适合该位置。 - user470760
为了添加更多信息,在这种情况下,每个“项”实际上将是球员,重量将是他们的薪水,价值将是他们的得分。上面的脚本工作得非常好,除了我需要想办法把球员分成组。如果没有这个,我可能会有5名QB球员,而只允许1名。 - user470760
2个回答

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那个背包程序很传统,但我认为它掩盖了正在发生的事情。让我向您展示如何更直接地从暴力解决方案中推导出DP。
在Python中(抱歉;这是我选择的脚本语言),暴力解决方案可能看起来像这样。首先,有一个用广度优先搜索生成所有子集的函数(这很重要)。
def all_subsets(S):  # brute force
    subsets_so_far = [()]
    for x in S:
        new_subsets = [subset + (x,) for subset in subsets_so_far]
        subsets_so_far.extend(new_subsets)
    return subsets_so_far

然后有一个函数,如果解决方案有效(在预算范围内且具有适当的位置分配),则返回 True,命名为 is_valid_solution;还有一个函数,给定一个解决方案,返回球员总价值 (total_player_value)。假设 players 是可用球员列表,则最优解如下。

max(filter(is_valid_solution, all_subsets(players)), key=total_player_value)

现在,对于DP,我们在“all_subsets”中添加一个名为“cull”的函数。
def best_subsets(S):  # DP
    subsets_so_far = [()]
    for x in S:
        new_subsets = [subset + (x,) for subset in subsets_so_far]
        subsets_so_far.extend(new_subsets)
        subsets_so_far = cull(subsets_so_far)  ### This is new.
    return subsets_so_far
的作用是丢弃那些明显不会被我们在寻找最优解时所需要的部分解。如果部分解已经超出预算,或者在某个位置上已经有了太多的玩家,则可以安全地丢弃它。让成为一个测试这些条件的函数(它可能看起来很像)。到目前为止,我们有:

def cull(subsets):  # INCOMPLETE!
    return filter(is_valid_partial_solution, subsets)

另一个重要的测试是有些部分解决方案比其他方案更好。如果两个部分解决方案具有相同的位置分布(例如,两个前锋和一个中锋)并且成本相同,则我们只需要保留价值更高的那个。让cost_and_position_breakdown接受一个解决方案并生成一个编码指定属性的字符串。

def cull(subsets):
    best_subset = {}  # empty dictionary/map
    for subset in filter(is_valid_partial_solution, subsets):
        key = cost_and_position_breakdown(subset)
        if (key not in best_subset or
            total_value(subset) > total_value(best_subset[key])):
            best_subset[key] = subset
    return best_subset.values()

就是这样。这里有很多优化可以做(例如,丢弃部分解决方案,因为有更便宜、更有价值的部分解决方案;修改数据结构,使我们不必总是从头计算价值和位置分布,并减少存储成本),但可以逐步解决。


除了暴力算法的指数复杂度之外,没有任何神秘的“物品组”可以解决 Brett 所遇到的问题。 - Alex Blex
@AlexBlex 1. 我不建议使用蛮力法。2. 项目组被隐藏在函数cost_and_position_breakdown中。 - David Eisenstat

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在 PHP 中编写递归函数的一个潜在小优势是变量是按值传递(意味着会复制一份),而不是按引用传递,这可以节省一两个步骤。

也许您可以通过包含示例输入和输出来更好地澄清您要寻找的内容。以下是一个从给定组合中生成组合的示例 - 我不确定这是否符合您的意图...我使部分结果访问部分允许考虑价值较低的组合,如果它们的重量较低 - 所有这些都可以更改为以您想要的特定方式进行修剪。

function make_teams($players, $position_limits, $weights, $values, $max_weight){
  $player_counts = array_map(function($x){
                     return count($x);
                   }, $players);
  $positions = array_map(function($x){ 
                 $positions[] = []; 
               },$position_limits);
  $num_positions = count($positions);
  $combinations = [];
  $hash = [];
  $stack = [[$positions,0,0,0,0,0]];

  while (!empty($stack)){
    $params = array_pop($stack);
    $positions = $params[0];
    $i = $params[1];
    $j = $params[2];
    $len = $params[3];
    $weight = $params[4];
    $value = $params[5];

    // too heavy
    if ($weight > $max_weight){
      continue;

    // the variable, $positions, is accumulating so you can access the partial result
    } else if ($j == 0 && $i > 0){

      // remember weight and value after each position is chosen
      if (!isset($hash[$i])){
        $hash[$i] = [$weight,$value];

      // end thread if current value is lower for similar weight
      } else if ($weight >= $hash[$i][0] && $value < $hash[$i][1]){
        continue;

      // remember better weight and value
      } else if ($weight <= $hash[$i][0] && $value > $hash[$i][1]){
        $hash[$i] = [$weight,$value];
      }
    }

    // all positions have been filled
    if ($i == $num_positions){
      $positions[] = $weight;
      $positions[] = $value;

      if (!empty($combinations)){
        $last = &$combinations[count($combinations) - 1];
        if ($weight < $last[$num_positions] && $value > $last[$num_positions + 1]){
          $last = $positions;
        } else {
          $combinations[] = $positions;
        }
      } else {
        $combinations[] = $positions;
      }

    // current position is filled
    } else if (count($positions[$i]) == $position_limits[$i]){
      $stack[] = [$positions,$i + 1,0,$len,$weight,$value];

    // otherwise create two new threads: one with player $j added to
    // position $i, the other thread skipping player $j
    } else {
      if ($j < $player_counts[$i] - 1){
        $stack[] = [$positions,$i,$j + 1,$len,$weight,$value];
      }
      if ($j < $player_counts[$i]){
        $positions[$i][] = $players[$i][$j];
        $stack[] = [$positions,$i,$j + 1,$len + 1
                   ,$weight + $weights[$i][$j],$value + $values[$i][$j]];
      }
    }
  }
  return $combinations;
}

输出:

$players = [[1,2],[3,4,5],[6,7]];
$position_limits = [1,2,1];
$weights = [[2000000,1000000],[10000000,1000500,12000000],[5000000,1234567]];
$values = [[33,5],[78,23,10],[11,101]];
$max_weight = 20000000;

echo json_encode(make_teams($players, $position_limits, $weights, $values, $max_weight));

/*
[[[1],[3,4],[7],14235067,235],[[2],[3,4],[7],13235067,207]]
*/

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