动态规划：关于多重背包，你该了解这些！

本题力扣上没有原题，大家可以去卡码网第56题去练习，题意是一样的。

之前我们已经系统的讲解了01背包和完全背包，如果没有看过的录友，建议先把如下三篇文章仔细阅读一波。

• 动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！
• 动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）
• 动态规划：关于完全背包，你该了解这些！

这次我们再来说一说多重背包

多重背包

对于多重背包，我在力扣上还没发现对应的题目，所以这里就做一下简单介绍，大家大概了解一下。

有N种物品和一个容量为V 的背包。第i种物品最多有Mi件可用，每件耗费的空间是Ci ，价值是Wi 。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的耗费的空间 总和不超过背包容量，且价值总和最大。

多重背包和01背包是非常像的， 为什么和01背包像呢？

每件物品最多有Mi件可用，把Mi件摊开，其实就是一个01背包问题了。

例如：

背包最大重量为10。

物品为：

问背包能背的物品最大价值是多少？

和如下情况有区别么？

毫无区别，这就转成了一个01背包问题了，且每个物品只用一次。

练习题目：卡码网第56题，多重背包

代码如下：

// 超时了
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main() {
    int bagWeight,n;
    cin >> bagWeight >> n;
    vector<int> weight(n, 0); 
    vector<int> value(n, 0);
    vector<int> nums(n, 0);
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> weight[i];
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> value[i];
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> nums[i];    
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        while (nums[i] > 1) { // 物品数量不是一的，都展开
            weight.push_back(weight[i]);
            value.push_back(value[i]);
            nums[i]--;
        }
    }
 
    vector<int> dp(bagWeight + 1, 0);
    for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品，注意此时的物品数量不是n
        for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
        }
    }
    cout << dp[bagWeight] << endl;
}

大家去提交之后，发现这个解法超时了，为什么呢，哪里耗时呢？

耗时就在 这段代码：

for (int i = 0; i < n; i++) {
    while (nums[i] > 1) { // 物品数量不是一的，都展开
        weight.push_back(weight[i]);
        value.push_back(value[i]);
        nums[i]--;
    }
}

如果物品数量很多的话，C++中，这种操作十分费时，主要消耗在vector的动态底层扩容上。（其实这里也可以优化，先把 所有物品数量都计算好，一起申请vector的空间。

这里也有另一种实现方式，就是把每种商品遍历的个数放在01背包里面在遍历一遍。

代码如下：（详看注释）

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main() {
    int bagWeight,n;
    cin >> bagWeight >> n;
    vector<int> weight(n, 0);
    vector<int> value(n, 0);
    vector<int> nums(n, 0);
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> weight[i];
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> value[i];
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> nums[i];

    vector<int> dp(bagWeight + 1, 0);

    for(int i = 0; i < n; i++) { // 遍历物品
        for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
            // 以上为01背包，然后加一个遍历个数
            for (int k = 1; k <= nums[i] && (j - k * weight[i]) >= 0; k++) { // 遍历个数
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * weight[i]] + k * value[i]);
            }
        }
    }

    cout << dp[bagWeight] << endl;
}

时间复杂度：O(m × n × k)，m：物品种类个数，n背包容量，k单类物品数量

从代码里可以看出是01背包里面在加一个for循环遍历一个每种商品的数量。 和01背包还是如出一辙的。

当然还有那种二进制优化的方法，其实就是把每种物品的数量，打包成一个个独立的包。

和以上在循环遍历上有所不同，因为是分拆为各个包最后可以组成一个完整背包，具体原理我就不做过多解释了，大家了解一下就行，面试的话基本不会考完这个深度了，感兴趣可以自己深入研究一波。

总结

多重背包在面试中基本不会出现，力扣上也没有对应的题目，大家对多重背包的掌握程度知道它是一种01背包，并能在01背包的基础上写出对应代码就可以了。

至于背包九讲里面还有混合背包，二维费用背包，分组背包等等这些，大家感兴趣可以自己去学习学习，这里也不做介绍了，面试也不会考。

其他语言版本

Java：

import java.util.Scanner;
class multi_pack{
    public static void main(String [] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        /**
         * bagWeight:背包容量
         * n:物品种类
         */
        int bagWeight, n;
        
        //获取用户输入数据，中间用空格隔开，回车键换行
        bagWeight = sc.nextInt();
        n = sc.nextInt();
        int[] weight = new int[n];
        int[] value = new int[n];
        int[] nums = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) weight[i] = sc.nextInt();
        for (int i = 0; i < n; i++) value[i] = sc.nextInt();
        for (int i = 0; i < n; i++) nums[i] = sc.nextInt();

        int[] dp = new int[bagWeight + 1];

        //先遍历物品再遍历背包，作为01背包处理
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) {
                //遍历每种物品的个数
                for (int k = 1; k <= nums[i] && (j - k * weight[i]) >= 0; k++) {
                    dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - k * weight[i]] + k * value[i]);
                }
            }
        }
        System.out.println(dp[bagWeight]);
    }
}

Python：

Go：

TypeScript：