跳转至

# 14.4 0-1 背包问题

背包问题是一个非常好的动态规划入门题目，是动态规划中最常见的问题形式。其具有很多变种，例如 0-1 背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。

在本节中，我们先来求解最常见的 0-1 背包问题。

Question

给定 \(n\) 个物品，第 \(i\) 个物品的重量为 \(wgt[i-1]\)、价值为 \(val[i-1]\) ，和一个容量为 \(cap\) 的背包。每个物品只能选择一次，问在不超过背包容量下能放入物品的最大价值。

观察图 14-17 ，由于物品编号 \(i\) 从 \(1\) 开始计数，数组索引从 \(0\) 开始计数，因此物品 \(i\) 对应重量 \(wgt[i-1]\) 和价值 \(val[i-1]\) 。

图 14-17 0-1 背包的示例数据

我们可以将 0-1 背包问题看作是一个由 \(n\) 轮决策组成的过程，每个物体都有不放入和放入两种决策，因此该问题是满足决策树模型的。

该问题的目标是求解“在限定背包容量下的最大价值”，因此较大概率是个动态规划问题。

第一步：思考每轮的决策，定义状态，从而得到 \(dp\) 表

对于每个物品来说，不放入背包，背包容量不变；放入背包，背包容量减小。由此可得状态定义：当前物品编号 \(i\) 和剩余背包容量 \(c\) ，记为 \([i, c]\) 。

状态 \([i, c]\) 对应的子问题为：前 \(i\) 个物品在剩余容量为 \(c\) 的背包中的最大价值，记为 \(dp[i, c]\) 。

待求解的是 \(dp[n, cap]\) ，因此需要一个尺寸为 \((n+1) \times (cap+1)\) 的二维 \(dp\) 表。

第二步：找出最优子结构，进而推导出状态转移方程

当我们做出物品 \(i\) 的决策后，剩余的是前 \(i-1\) 个物品的决策，可分为以下两种情况。

- 不放入物品 \(i\) ：背包容量不变，状态变化为 \([i-1, c]\) 。
- 放入物品 \(i\) ：背包容量减小 \(wgt[i-1]\) ，价值增加 \(val[i-1]\) ，状态变化为 \([i-1, c-wgt[i-1]]\) 。

上述分析向我们揭示了本题的最优子结构：最大价值 \(dp[i, c]\) 等于不放入物品 \(i\) 和放入物品 \(i\) 两种方案中的价值更大的那一个。由此可推出状态转移方程：

\[ dp[i, c] = \max(dp[i-1, c], dp[i-1, c - wgt[i-1]] + val[i-1]) \]

需要注意的是，若当前物品重量 \(wgt[i - 1]\) 超出剩余背包容量 \(c\) ，则只能选择不放入背包。

第三步：确定边界条件和状态转移顺序

当无物品或无剩余背包容量时最大价值为 \(0\) ，即首列 \(dp[i, 0]\) 和首行 \(dp[0, c]\) 都等于 \(0\) 。

当前状态 \([i, c]\) 从上方的状态 \([i-1, c]\) 和左上方的状态 \([i-1, c-wgt[i-1]]\) 转移而来，因此通过两层循环正序遍历整个 \(dp\) 表即可。

根据以上分析，我们接下来按顺序实现暴力搜索、记忆化搜索、动态规划解法。

### 1. 方法一：暴力搜索

搜索代码包含以下要素。

- 递归参数：状态 \([i, c]\) 。
- 返回值：子问题的解 \(dp[i, c]\) 。
- 终止条件：当物品编号越界 \(i = 0\) 或背包剩余容量为 \(0\) 时，终止递归并返回价值 \(0\) 。
- 剪枝：若当前物品重量超出背包剩余容量，则只能不放入背包。

Python C++Java C#Go Swift JS TS Dart Rust C Zig
knapsack.py

    def knapsack_dfs(wgt: list[int], val: list[int], i: int, c: int) -> int:
        """0-1 背包：暴力搜索"""
        # 若已选完所有物品或背包无容量，则返回价值 0
        if i == 0 or c == 0:
            return 0
        # 若超过背包容量，则只能不放入背包
        if wgt[i - 1] > c:
            return knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c)
        # 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        no = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c)
        yes = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]
        # 返回两种方案中价值更大的那一个
        return max(no, yes)

knapsack.cpp

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    int knapsackDFS(vector<int> &wgt, vector<int> &val, int i, int c) {
        // 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) {
            return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        int no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        int yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return max(no, yes);
    }

knapsack.java

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    int knapsackDFS(int[] wgt, int[] val, int i, int c) {
        // 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) {
            return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        int no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        int yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return Math.max(no, yes);
    }

knapsack.cs

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    int knapsackDFS(int[] weight, int[] val, int i, int c) {
        // 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 (weight[i - 1] > c) {
            return knapsackDFS(weight, val, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        int no = knapsackDFS(weight, val, i - 1, c);
        int yes = knapsackDFS(weight, val, i - 1, c - weight[i - 1]) + val[i - 1];
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return Math.Max(no, yes);
    }

knapsack.go

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    func knapsackDFS(wgt, val []int, i, c int) int {
        // 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 {
            return knapsackDFS(wgt, val, i-1, c)
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        no := knapsackDFS(wgt, val, i-1, c)
        yes := knapsackDFS(wgt, val, i-1, c-wgt[i-1]) + val[i-1]
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return int(math.Max(float64(no), float64(yes)))
    }

knapsack.swift

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    func knapsackDFS(wgt: [Int], val: [Int], i: Int, c: Int) -> Int {
        // 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 {
            return knapsackDFS(wgt: wgt, val: val, i: i - 1, c: c)
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        let no = knapsackDFS(wgt: wgt, val: val, i: i - 1, c: c)
        let yes = knapsackDFS(wgt: wgt, val: val, i: i - 1, c: c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return max(no, yes)
    }

knapsack.js

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    function knapsackDFS(wgt, val, i, c) {
        // 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) {
            return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        const no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        const yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return Math.max(no, yes);
    }

knapsack.ts

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    function knapsackDFS(
        wgt: Array<number>,
        val: Array<number>,
        i: number,
        c: number
    ): number {
        // 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) {
            return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        const no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        const yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return Math.max(no, yes);
    }

knapsack.dart

    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
    int knapsackDFS(List<int> wgt, List<int> val, int i, int c) {
      // 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) {
        return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
      }
      // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
      int no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
      int yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
      // 返回两种方案中价值更大的那一个
      return max(no, yes);
    }

knapsack.rs

    /* 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)
    }

knapsack.c

    [class]{}-[func]{knapsackDFS}

knapsack.zig

    // 0-1 背包：暴力搜索
    fn knapsackDFS(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 or c == 0) {
            return 0;
        }
        // 若超过背包容量，则只能不放入背包
        if (wgt[i - 1] > c) {
            return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        var no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
        var yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))) + val[i - 1];
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        return @max(no, yes);
    }

如图 14-18 所示，由于每个物品都会产生不选和选两条搜索分支，因此时间复杂度为 \(O(2^n)\) 。

观察递归树，容易发现其中存在重叠子问题，例如 \(dp[1, 10]\) 等。而当物品较多、背包容量较大，尤其是相同重量的物品较多时，重叠子问题的数量将会大幅增多。

图 14-18 0-1 背包的暴力搜索递归树

### 2. 方法二：记忆化搜索

为了保证重叠子问题只被计算一次，我们借助记忆列表 `mem` 来记录子问题的解，其中 `mem[i][c]` 对应 \(dp[i, c]\) 。

引入记忆化之后，时间复杂度取决于子问题数量，也就是 \(O(n \times cap)\) 。

Python C++Java C#Go Swift JS TS Dart Rust C Zig
knapsack.py

    def knapsack_dfs_mem(
        wgt: list[int], val: list[int], mem: list[list[int]], i: int, c: int
    ) -> int:
        """0-1 背包：记忆化搜索"""
        # 若已选完所有物品或背包无容量，则返回价值 0
        if i == 0 or 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:
            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
        no = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c)
        yes = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]
        # 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = max(no, yes)
        return mem[i][c]

knapsack.cpp

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    int knapsackDFSMem(vector<int> &wgt, vector<int> &val, vector<vector<int>> &mem, int i, int c) {
        // 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) {
            return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        int no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = max(no, yes);
        return mem[i][c];
    }

knapsack.java

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    int knapsackDFSMem(int[] wgt, int[] val, int[][] mem, int i, int c) {
        // 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) {
            return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        int no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = Math.max(no, yes);
        return mem[i][c];
    }

knapsack.cs

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    int knapsackDFSMem(int[] weight, int[] val, int[][] mem, int i, int c) {
        // 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 (weight[i - 1] > c) {
            return knapsackDFSMem(weight, val, mem, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        int no = knapsackDFSMem(weight, val, mem, i - 1, c);
        int yes = knapsackDFSMem(weight, val, mem, i - 1, c - weight[i - 1]) + val[i - 1];
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = Math.Max(no, yes);
        return mem[i][c];
    }

knapsack.go

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    func knapsackDFSMem(wgt, val []int, mem [][]int, i, c int) int {
        // 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 {
            return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i-1, c)
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        no := knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i-1, c)
        yes := knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i-1, c-wgt[i-1]) + val[i-1]
        // 返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = int(math.Max(float64(no), float64(yes)))
        return mem[i][c]
    }

knapsack.swift

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    func knapsackDFSMem(wgt: [Int], val: [Int], mem: inout [[Int]], i: Int, c: Int) -> Int {
        // 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 {
            return knapsackDFSMem(wgt: wgt, val: val, mem: &mem, i: i - 1, c: c)
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        let no = knapsackDFSMem(wgt: wgt, val: val, mem: &mem, i: i - 1, c: c)
        let yes = knapsackDFSMem(wgt: wgt, val: val, mem: &mem, i: i - 1, c: c - wgt[i - 1]) + val[i - 1]
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = max(no, yes)
        return mem[i][c]
    }

knapsack.js

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    function knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i, c) {
        // 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) {
            return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        const no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        const yes =
            knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = Math.max(no, yes);
        return mem[i][c];
    }

knapsack.ts

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    function knapsackDFSMem(
        wgt: Array<number>,
        val: Array<number>,
        mem: Array<Array<number>>,
        i: number,
        c: number
    ): number {
        // 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) {
            return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        const no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        const yes =
            knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = Math.max(no, yes);
        return mem[i][c];
    }

knapsack.dart

    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
    int knapsackDFSMem(
      List<int> wgt,
      List<int> val,
      List<List<int>> mem,
      int i,
      int c,
    ) {
      // 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) {
        return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
      }
      // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
      int no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
      int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
      // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
      mem[i][c] = max(no, yes);
      return mem[i][c];
    }

knapsack.rs

    /* 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]
    }

knapsack.c

    [class]{}-[func]{knapsackDFSMem}

knapsack.zig

    // 0-1 背包：记忆化搜索
    fn knapsackDFSMem(wgt: []i32, val: []i32, mem: anytype, 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 or 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) {
            return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        }
        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
        var no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
        var yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))) + val[i - 1];
        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
        mem[i][c] = @max(no, yes);
        return mem[i][c];
    }

图 14-19 展示了在记忆化递归中被剪掉的搜索分支。

图 14-19 0-1 背包的记忆化搜索递归树

### 3. 方法三：动态规划

动态规划实质上就是在状态转移中填充 \(dp\) 表的过程，代码如下所示。

Python C++Java C#Go Swift JS TS Dart Rust C Zig
knapsack.py

    def knapsack_dp(wgt: list[int], val: list[int], cap: int) -> int:
        """0-1 背包：动态规划"""
        n = len(wgt)
        # 初始化 dp 表
        dp = [[0] * (cap + 1) for _ in range(n + 1)]
        # 状态转移
        for i in range(1, n + 1):
            for c in range(1, cap + 1):
                if wgt[i - 1] > c:
                    # 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] = max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1])
        return dp[n][cap]

knapsack.cpp

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    int knapsackDP(vector<int> &wgt, vector<int> &val, int cap) {
        int n = wgt.size();
        // 初始化 dp 表
        vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(cap + 1, 0));
        // 状态转移
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int c = 1; c <= cap; c++) {
                if (wgt[i - 1] > c) {
                    // 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] = max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[n][cap];
    }

knapsack.java

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    int knapsackDP(int[] wgt, int[] val, int cap) {
        int n = wgt.length;
        // 初始化 dp 表
        int[][] dp = new int[n + 1][cap + 1];
        // 状态转移
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int c = 1; c <= cap; c++) {
                if (wgt[i - 1] > c) {
                    // 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] = Math.max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[n][cap];
    }

knapsack.cs

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    int knapsackDP(int[] weight, int[] val, int cap) {
        int n = weight.Length;
        // 初始化 dp 表
        int[,] dp = new int[n + 1, cap + 1];
        // 状态转移
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int c = 1; c <= cap; c++) {
                if (weight[i - 1] > c) {
                    // 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] = Math.Max(dp[i - 1, c - weight[i - 1]] + val[i - 1], dp[i - 1, c]);
                }
            }
        }
        return dp[n, cap];
    }

knapsack.go

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    func knapsackDP(wgt, val []int, cap int) int {
        n := len(wgt)
        // 初始化 dp 表
        dp := make([][]int, n+1)
        for i := 0; i <= n; i++ {
            dp[i] = make([]int, cap+1)
        }
        // 状态转移
        for i := 1; i <= n; i++ {
            for c := 1; c <= cap; c++ {
                if wgt[i-1] > c {
                    // 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] = int(math.Max(float64(dp[i-1][c]), float64(dp[i-1][c-wgt[i-1]]+val[i-1])))
                }
            }
        }
        return dp[n][cap]
    }

knapsack.swift

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    func knapsackDP(wgt: [Int], val: [Int], cap: Int) -> Int {
        let n = wgt.count
        // 初始化 dp 表
        var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: cap + 1), count: n + 1)
        // 状态转移
        for i in stride(from: 1, through: n, by: 1) {
            for c in stride(from: 1, through: cap, by: 1) {
                if wgt[i - 1] > c {
                    // 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] = max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1])
                }
            }
        }
        return dp[n][cap]
    }

knapsack.js

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    function knapsackDP(wgt, val, cap) {
        const n = wgt.length;
        // 初始化 dp 表
        const dp = Array(n + 1)
            .fill(0)
            .map(() => Array(cap + 1).fill(0));
        // 状态转移
        for (let i = 1; i <= n; i++) {
            for (let c = 1; c <= cap; c++) {
                if (wgt[i - 1] > c) {
                    // 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] = Math.max(
                        dp[i - 1][c],
                        dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]
                    );
                }
            }
        }
        return dp[n][cap];
    }

knapsack.ts

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    function knapsackDP(
        wgt: Array<number>,
        val: Array<number>,
        cap: number
    ): number {
        const n = wgt.length;
        // 初始化 dp 表
        const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () =>
            Array.from({ length: cap + 1 }, () => 0)
        );
        // 状态转移
        for (let i = 1; i <= n; i++) {
            for (let c = 1; c <= cap; c++) {
                if (wgt[i - 1] > c) {
                    // 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] = Math.max(
                        dp[i - 1][c],
                        dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]
                    );
                }
            }
        }
        return dp[n][cap];
    }

knapsack.dart

    /* 0-1 背包：动态规划 */
    int knapsackDP(List<int> wgt, List<int> val, int cap) {
      int n = wgt.length;
      // 初始化 dp 表
      List<List<int>> dp = List.generate(n + 1, (index) => List.filled(cap + 1, 0));
      // 状态转移
      for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int c = 1; c <= cap; c++) {
          if (wgt[i - 1] > c) {
            // 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] = max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
          }
        }
      }
      return dp[n][cap];
    }

knapsack.rs

    /* 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]
    }

knapsack.c

    [class]{}-[func]{knapsackDP}

knapsack.zig

    // 0-1 背包：动态规划
    fn knapsackDP(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);
        // 状态转移
        for (1..n + 1) |i| {
            for (1..cap + 1) |c| {
                if (wgt[i - 1] > c) {
                    // 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] = @max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[n][cap];
    }

如图 14-20 所示，时间复杂度和空间复杂度都由数组 `dp` 大小决定，即 \(O(n \times cap)\) 。

<1><2><3><4><5><6><7><8><9><10><11><12><13><14>

图 14-20 0-1 背包的动态规划过程

### 4. 空间优化

由于每个状态都只与其上一行的状态有关，因此我们可以使用两个数组滚动前进，将空间复杂度从 \(O(n^2)\) 将低至 \(O(n)\) 。

进一步思考，我们是否可以仅用一个数组实现空间优化呢？观察可知，每个状态都是由正上方或左上方的格子转移过来的。假设只有一个数组，当开始遍历第 \(i\) 行时，该数组存储的仍然是第 \(i-1\) 行的状态。

- 如果采取正序遍历，那么遍历到 \(dp[i, j]\) 时，左上方 \(dp[i-1, 1]\) ~ \(dp[i-1, j-1]\) 值可能已经被覆盖，此时就无法得到正确的状态转移结果。
- 如果采取倒序遍历，则不会发生覆盖问题，状态转移可以正确进行。

图 14-21 展示了在单个数组下从第 \(i = 1\) 行转换至第 \(i = 2\) 行的过程。请思考正序遍历和倒序遍历的区别。

<1><2><3><4><5><6>

图 14-21 0-1 背包的空间优化后的动态规划过程

在代码实现中，我们仅需将数组 `dp` 的第一维 \(i\) 直接删除，并且把内循环更改为倒序遍历即可。

Python C++Java C#Go Swift JS TS Dart Rust C Zig
knapsack.py

    def knapsack_dp_comp(wgt: list[int], val: list[int], cap: int) -> int:
        """0-1 背包：空间优化后的动态规划"""
        n = len(wgt)
        # 初始化 dp 表
        dp = [0] * (cap + 1)
        # 状态转移
        for i in range(1, n + 1):
            # 倒序遍历
            for c in range(cap, 0, -1):
                if wgt[i - 1] > c:
                    # 若超过背包容量，则不选物品 i
                    dp[c] = dp[c]
                else:
                    # 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1])
        return dp[cap]

knapsack.cpp

    /* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
    int knapsackDPComp(vector<int> &wgt, vector<int> &val, int cap) {
        int n = wgt.size();
        // 初始化 dp 表
        vector<int> dp(cap + 1, 0);
        // 状态转移
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            // 倒序遍历
            for (int c = cap; c >= 1; c--) {
                if (wgt[i - 1] <= c) {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[cap];
    }

knapsack.java

    /* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
    int knapsackDPComp(int[] wgt, int[] val, int cap) {
        int n = wgt.length;
        // 初始化 dp 表
        int[] dp = new int[cap + 1];
        // 状态转移
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            // 倒序遍历
            for (int c = cap; c >= 1; c--) {
                if (wgt[i - 1] <= c) {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[cap];
    }

knapsack.cs

    /* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
    int knapsackDPComp(int[] weight, int[] val, int cap) {
        int n = weight.Length;
        // 初始化 dp 表
        int[] dp = new int[cap + 1];
        // 状态转移
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            // 倒序遍历
            for (int c = cap; c > 0; c--) {
                if (weight[i - 1] > c) {
                    // 若超过背包容量，则不选物品 i
                    dp[c] = dp[c];
                } else {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = Math.Max(dp[c], dp[c - weight[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[cap];
    }

knapsack.go

    /* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
    func knapsackDPComp(wgt, val []int, cap int) int {
        n := len(wgt)
        // 初始化 dp 表
        dp := make([]int, cap+1)
        // 状态转移
        for i := 1; i <= n; i++ {
            // 倒序遍历
            for c := cap; c >= 1; c-- {
                if wgt[i-1] <= c {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = int(math.Max(float64(dp[c]), float64(dp[c-wgt[i-1]]+val[i-1])))
                }
            }
        }
        return dp[cap]
    }

knapsack.swift

    /* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
    func knapsackDPComp(wgt: [Int], val: [Int], cap: Int) -> Int {
        let n = wgt.count
        // 初始化 dp 表
        var dp = Array(repeating: 0, count: cap + 1)
        // 状态转移
        for i in stride(from: 1, through: n, by: 1) {
            // 倒序遍历
            for c in stride(from: cap, through: 1, by: -1) {
                if wgt[i - 1] <= c {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1])
                }
            }
        }
        return dp[cap]
    }

knapsack.js

    /* 0-1 背包：状态压缩后的动态规划 */
    function knapsackDPComp(wgt, val, cap) {
        const n = wgt.length;
        // 初始化 dp 表
        const dp = Array(cap + 1).fill(0);
        // 状态转移
        for (let i = 1; i <= n; i++) {
            // 倒序遍历
            for (let c = cap; c >= 1; c--) {
                if (wgt[i - 1] <= c) {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[cap];
    }

knapsack.ts

    /* 0-1 背包：状态压缩后的动态规划 */
    function knapsackDPComp(
        wgt: Array<number>,
        val: Array<number>,
        cap: number
    ): number {
        const n = wgt.length;
        // 初始化 dp 表
        const dp = Array(cap + 1).fill(0);
        // 状态转移
        for (let i = 1; i <= n; i++) {
            // 倒序遍历
            for (let c = cap; c >= 1; c--) {
                if (wgt[i - 1] <= c) {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[cap];
    }

knapsack.dart

    /* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
    int knapsackDPComp(List<int> wgt, List<int> val, int cap) {
      int n = wgt.length;
      // 初始化 dp 表
      List<int> dp = List.filled(cap + 1, 0);
      // 状态转移
      for (int i = 1; i <= n; i++) {
        // 倒序遍历
        for (int c = cap; c >= 1; c--) {
          if (wgt[i - 1] <= c) {
            // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
            dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
          }
        }
      }
      return dp[cap];
    }

knapsack.rs

    /* 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]
    }

knapsack.c

    [class]{}-[func]{knapsackDPComp}

knapsack.zig

    // 0-1 背包：空间优化后的动态规划
    fn knapsackDPComp(wgt: []i32, val: []i32, comptime cap: usize) i32 {
        var n = wgt.len;
        // 初始化 dp 表
        var dp = [_]i32{0} ** (cap + 1);
        // 状态转移
        for (1..n + 1) |i| {
            // 倒序遍历
            var c = cap;
            while (c > 0) : (c -= 1) {
                if (wgt[i - 1] < c) {
                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
                    dp[c] = @max(dp[c], dp[c - @as(usize, @intCast(wgt[i - 1]))] + val[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[cap];
    }

##### 欢迎在评论区留下你的见解、疑惑或建议