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アルゴリズムクイックリファレンス 第2版
book

アルゴリズムクイックリファレンス 第2版

by George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, 黒川 利明, 黒川 洋
December 2016
Intermediate to advanced
440 pages
9h 44m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from アルゴリズムクイックリファレンス 第2版
368
11
章 新たな分類のアルゴリズム
i = n
w = W
while w >= 0:
choice = progress[w]
if choice == -1:
break
selections[choice] += 1
w -= items[progress[w]].weight
return (m[W], selections
11.2.4
 分析
これらの解の性能は
O(n)
になると思うかもしれないが、実際はそうならない。
O(n)
を実現するには全体の実行を
c*n
に抑え、
c
が十分大きな
n
に対して定数であ
る必要があるからだ。実行時間は
W
にも依存する。つまり、いずれにせよ、入れ子
for
ループからわかるように解は
O(n*W)
となるということだ。選択した品物の
復元は
O(n)
なので全体の性能は変わらない。
これらの知見はなぜ重要だろうか。
0-1
ナップサック
問題では、
W
が個々の品物
の重量をはるか
に超える場合、品物を
1
度しか使えないが故に、無駄な反復を何度
も繰り返さないといけなくなる。無制限整数ナップサック問題の解にも同様な非効
率性がある。
1957
年に
George Dantzig
が、例11-3に示す無制限整数ナップサック問題の近
似解を提案した。この近似は、まず重量価値比を最大化する品物をナップサックに
詰めるべきだという直感に基づいている。実際、この近似は、動的計画法で見つか
る最大価値の半分より悪くならないことが保証される。実際には、結果は真の値に
極めて近く、実行は極めてに速い
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ISBN: 9784873117850Other