(알고리즘) Knapsack 알고리즘 2 Branch and Bound, Heap + 코드
by 줌코딩
Branch and Bound?
Branch(가지)와 Bound(범위)를 이용한 방법으로 최적의 해를 찾기 위해 어느 정도의 범위를 정해두고 범위를 벗어난 값들을 가지치기 하는 방법을 의미한다.
BFS를 이용해 뎁스를 늘려가며 최선의 값을 찾는다고 했을 때 모든 리프까지 가지 않고 어느정도의 바운더리를 정하고 바운더리 밖에 있는 친구들을 제하는 방법을 의미한다.
Knapsack에 어떻게 적용해?
- 각 원소를 넣는 경우와 안 넣는 경우로 두 경우로 가지(Branch)를 쳐가는데
- 현재 원소의 최대치로 넣었을 때의 경우(bound)가 현재 찾은 최대 가치(max_benefit)을 넘지 못하면 더 이상 볼 가치가 없는 친구이므로 더이상 뻗지 않는다.(queue에서 넣지 않는다.)
- 여기서 queue를 priority queue로 하면 맥스 근처 값을 더 빨리 찾을 수 있기 때문에 가치가 없는 친구들을 더 많이 걸러낼 수 있다!
가치가 없다고 여기는 경우는 두가지이다.
- bound <= max_benefit (이 가지로 뻗쳤을 때 최대 기대가치가 현재 맥스보다 작을때 pass)
- weight > W (현재 아이템을 넣으면 냅색 용량이 최가된다면 pass)
그렇다면 코드를 한번 보자
Branch and Bound 코드
typedef struct NodeStruct
{
int weight;
int benefit;
int index;
float bound;
}Node;
#define MAX_SIZE 10000
Node heap[MAX_SIZE];
int size;
void heap_init() {
size = 0;
}
void heap_swap(Node *a, Node *b) {
Node tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
int push(Node value) {
if (size + 1 > MAX_SIZE) {
return 0;
}
heap[size] = value;
int current = size;
int parent = (size - 1) / 2;
while (current > 0 && heap[current].bound > heap[parent].bound) {
heap_swap(&heap[current], &heap[parent]);
current = parent;
parent = (parent - 1) / 2;
}
size++;
return 1;
}
Node pop() {
if (size <= 0) {
Node temp;
temp.benefit = -1;
return temp;
}
Node ret = heap[0];
size--;
heap[0] = heap[size];
int current = 0;
int leftChild = current * 2 + 1;
int rightChild = current * 2 + 2;
int maxNode = current;
while (leftChild < size) {
if (heap[maxNode].bound < heap[leftChild].bound) {
maxNode = leftChild;
}
if (rightChild < size && heap[maxNode].bound < heap[rightChild].bound) {
maxNode = rightChild;
}
if (maxNode == current) {
break;
}
else {
heap_swap(&heap[current], &heap[maxNode]);
current = maxNode;
leftChild = current * 2 + 1;
rightChild = current * 2 + 2;
}
}
return ret;
}
float bandb(Item* array, int n, int w){
heap_init();
float max_benefit = 0.0;
int weight = 0;
//queue 사이즈 할당해주기
Node root;
//root node 넣어줘
root.weight = 0;
root.benefit = 0;
root.index = 0;
for(int i = 0; i < n; i++){
if(weight+array[i].weight > w){
root.bound += (w-weight)*array[i].value;
break;
}
else {
root.bound += array[i].benefit;
weight += array[i].weight;
}
}
push(root);
//q에서 꺼낸 원소가 -1이 아니라면 반복
while(1){
Node temp = pop();
Node child[2];
if(temp.benefit == -1) break;
int index = temp.index + 1;
if(temp.bound < max_benefit) continue;
if(temp.index == n-1)continue;
child[0].weight = temp.weight + array[index-1].weight;
child[0].benefit = temp.benefit + array[index-1].benefit;
child[1].weight = temp.weight;
child[1].benefit = temp.benefit;
//넣기로 하고 하나는 안넣기로해서 두번 작업해
//꺼낸 원소의 weight과 w를 비교해서 넘으면 continue
for(int i = 0; i < 2; i++){
child[i].index = index;
child[i].bound = child[i].benefit;
if(w < child[i].weight) continue;
//꺼낸 원소의 bound를 구하고
weight = child[i].weight;
for(int j = index; j < n; j++){
if(weight+array[j].weight > w){
child[i].bound += (w-weight)*array[j].value;
break;
}
else {
child[i].bound += array[j].benefit;
weight += array[j].weight;
}
}
//max_benefit보다 작으면 continue
if(child[i].bound < max_benefit) continue;
//benefit을 구하고 max_benefit 보다 크면 max_benefit 업데이트
if(child[i].benefit > max_benefit)max_benefit = child[i].benefit;
//push 해줘
push(child[i]);
}
}
//다돌았으면 결과 리턴해
return max_benefit;
}
- Heap을 구현해서 사용했다.
- 최초 root 값을 만들어서 넣어준다.
- heap에서 하나씩 꺼내서 child를 만들어서 heap에 넣어주기를 반복한다.
- 바운드를 통과한 친구들만 heap에 들어간다.
느낀점
- 진짜 코딩의 방법은 말도 안되게 다양하다.
- 처음에 그냥 queue를 썼다가 유진이 말듣고 heap으로 바꿨는데 시간 차이가 말도 안되게 많이 난다.
- 진짜… 다음에는 힙도 공부해본다.. 세상에는 다양한 방법이 존재한다 정말루 아직 멀었다.
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