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title: 钢条切割问题
date: 2022-05-10 20:42:52
tags: 动态规划

钢条切割问题

问题背景

现在有一个长度为10的钢条，可以零成本将其切割成多段长度更小的钢条，我们先要求出最大收益

钢条长度	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
价格p	0	1	5	8	9	10	17	17	20	24	24

如果我们不切割的话可以获得的最大收益为 24

如果我们按照 2 2 6 切割方法，收益为 27

所以不同的切割方法收益不同，我们寻求的就是收益最大的切割方法

问题定义

输入：

• 钢条的长度n
• 价格表pl(1≤ l ≤n)：表示长度为l的钢条价格

输出：

• 求得一组切割方法，令收益最大化

问题观察

1. 假设钢条能够至多切割一次：有以下这几种情况

   

   我们就需要从这几种切割情况中寻找出收益最大的，max{p[i] + p[10-i], p[10]}

2. 如果钢条能够切割两次：

   我们可以现将钢条切割出一段

   然后再剩余的钢条中继续切割

   

   这时候 长度为8的就可以看做切割次数为一的那一种情况

​ 这里可能存在最优子结构和重叠子问题

问题结构分析

问题表示：

C[j]:切割长度为j的钢条可得到的最大总收益

递推关系的建立

C[j] = Max{p[i] + C[j-i], p[j]}

C[j] 表示从这j种情况中选出最大的哪一种

这里面就存在最优子结构问题

自底向上的计算

我们通过 C[0] = 0这种情况来推断整个C数组

以后C[j] 的求导需要 依托于 C[1] ~ C[j - i] 这么多种情况中的最优解来进行C[j]的求解

所以这是一种区间性动态规划，每走一步都要依赖于一个区间的最优值

最优方案追踪

递归出口：输出的钢条长度为n

算法实例

钢条长度	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
价格p	0	1	5	8	9	10	17	17	20	24	24

1. 我们先初始化C[0] = 0

i	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
C[i]	0
rec	0

2. 钢条长度为1

   这时候没得选只能够选择1

i	1
	1

i	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
C[i]	0	1
rec	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
		1

3. 钢条长度为2：

​ 有两种情况

• 切割一刀：结果为p[1] + C[2-1] = 2
• 不切割：结果为p[2] = 5

从上面选择情况最大的：不切割

i	1	2
	2	5

i	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
C[i]	0	1	5
rec	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
		1	2

4. 钢条长度为3：

​ 有三种情况：

• 在1那切割一刀：C[3] = p[1] + C[3-1] = 1 + C[2] = 6
• 在2那切割一刀：C[3] = p[2] + C[3-2] = 5 + 1 = 6
• 不切割：C[3] = p[3] = 8

从上面选择情况最大的：不切割

i	1	2	3
	6	6	8

i	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
C[i]	0	1	5	8
rec	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
		1	2	3

5. 钢条长度为4：

​ 有四种情况：

• 在一那切割一刀：C[4] = p[1] + C[3] = 1 + 8 = 9

• 在二那切割一刀：C[4] = p[2] + C[2] = 5 + 5 = 10

• 在三那切割一刀：C[4] = p[3] + C[1] = 8 + 1 = 9

• 不切割：C[4] = p[4] = 9

  从上面选择最大的哪一种情况：在二那切割一刀

  i	1	2	3	4
  	9	10	9	9

  i	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
  C[i]	0	1	5	8	10
  rec	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
  		1	2	3	2

6. 剩下哪几种情况不在一一列举

算法实现

'''
钢条切割问题
这个算法主要需要实现以下这几种情况:
    1.C数组(记录权值)
    2.Rec数组(追踪效果)
    3.i数组(记录C[i]的各种情况的权重)
'''
def steel_bar_cutting(price_list, C, Rec):

    # 初始化i数组
    I = []

    # 遍历钢条长度 从1-len(price_list)
    for length in range(1, len(price_list)):
        
        # 初始化最大值， 最大值下标
        max_data = 0
        max_index = 0

        # 寻找切割钢条的 几种情况， 并寻找最大的值，和最大值的下标
        for m in range(1, length+1):
            m_data = price_list[m] + C[length-m]
            I.append(m)

            if m_data > max_data:
                max_data = m_data
                max_index = m
        # 把上述几种方案中最大值 赋值给C数组对应的位置， 把切割位置赋值给对应的Rec位置
        C[length] = max_data
        Rec[length] = max_index

# 追踪最优方案
def track(C, Rec):
    length = len(C) - 1
    i = length
    print(f"最大获利为：{C[i]}")

    print("获利方案为：")
    while(length > 0):
        print(f"在{Rec[i]}位置切一刀")
        i = length - Rec[i]
        length = i


#  初始化数据
price_list = [0,1,5,8,9,10,17,17,20,24,24]
C = [0 for i in range(len(price_list))]
Rec = [0 for i in range(len(price_list))]

steel_bar_cutting(price_list, C, Rec)
track(C, Rec)

标签：10,钢条,list,问题,length,Rec,切割
来源： https://www.cnblogs.com/zjhnuil/p/16256450.html