JS は動的プログラミングのナップザック アルゴリズムを実装します

インタビュー中にバックパックのアルゴリズムに関する質問に遭遇しました。これは、バックパックの容量とさまざまなアイテムの重量を考慮して、配置されるアイテムの総質量を可能な限り近づける必要があります。バックパックの容量以上、最小限のアイテムを入れてください。この記事では主に JS で実装された動的プログラミングのバックパック アルゴリズムについて説明します。お役に立てれば幸いです。 function Backpack() {

            var totalWeight;//背包的总质量
            var goodsList = [];//可供选择的物品列表
            var bestMethodList = []//最优解的物品列表
            //设置背包总重量
            this.setTotalWeight = function(t) {
                totalWeight = t
            }
            //加物品
            this.addThing = function(goods) {
                goodsList.push(goods)
            }
            //减物品
            this.removeThing = function(goods) {
                var index = null
                goodsList.forEach(function(everyGoods,i){
                    if(everyGoods === goods){
                        index = i
                    }
                })
                if(index){
                    goodsList.splice(index,1)
                }
                else{
                    return false
                }
            }
            //计算最优解背包的重量
            this.count = function() {
                return getListWeight(bestMethodList)
            }
            //传入物品列表，返回该列表所有物品总质量
            function getListWeight(list) {
                var weight = 0
                list.forEach(function(everyGoods, i) {
                    weight += everyGoods.weight
                })
                return weight
            }
            //满足尽可能接近背包重量且放入物品最少的方法
            this.getBestMethod = function() {
                var arr = []
                //这里只需要两个参数 设置的重质量totalWeight和可供选择的物品goodsList
                goodsList.forEach(function(everyGoods, i) {
                    arr[i] = []//创建一个二维数组,放对应位置的最优解
                    for (let j = 0; j < totalWeight; j++) {
                        if(j+1 > everyGoods.weight) {
                            var newArr = [everyGoods]
                            if(i > 0){
                                var overWeight = j - everyGoods.weight
                                arr[i - 1][overWeight] ? newArr = newArr.concat(arr[i-1][overWeight]) : null
                                if(getListWeight(newArr) < getListWeight(arr[i-1][j])) {
                                    newArr = arr[i-1][j]
                                }
                                else if(getListWeight(newArr) === getListWeight(arr[i - 1][j]) && arr[i-1][j].length < newArr.length){
                                    newArr = arr[i-1][j]
                                }
                            }
                            arr[i][j] = newArr
                        }
                        else{
                            if(i === 0){
                                arr[i][j] = null
                            }
                            else{
                                arr[i][j] = arr[i-1][j]
                            }
                        }
                    }
                })
                return bestMethodList = arr[goodsList.length-1][totalWeight-1]
            }
        }
        //测试
        var myBag = new Backpack()
        myBag.setTotalWeight(10)
        myBag.addThing({name:&#39;apple&#39;,weight:1})
        myBag.addThing({ name: &#39;tomato&#39;, weight:3 })
        myBag.addThing({ name: &#39;ball&#39;, weight: 5 })
        myBag.addThing({ name: &#39;eggplant&#39;, weight: 4 })
        console.log(myBag.getBestMethod())//最优解的数组
        console.log(myBag.count())//最优解的质量

その核心は、局所最適解を保存するために 2 次元配列を作成し、それをゆっくりと推定し、最終的に最終的な最適解を取得することです。

arr[i-1][バックパックの残りの質量] + 現在のアイテム (concat を使用)

3. 新しい arr を前の行の j 列の arr と比較します (初期条件が異なる場合は、変更するだけです)。 4. Arr は順番に取得されます

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