0/1揹包；
這是自己接觸最早的揹包，其實說0和1揹包是最早。
他很自由，價值和重量成比例，像一塊豆腐你想對某一塊拿多少就切多少，那麼很明顯處理方案就是按照物品價值和重量的比值排序，也可以說是效率吧，然後從大到小按照題目意思取就好了。不多說，繼續。
for(int j=w;j>=w[i];j--)
dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+val[i]);
ok，繼續。
問題變成了，在0/1揹包問題的基礎上，現在乙個物品是可以取無限個的。
我們可以先看看0/1揹包問題省去一維的演算法，我們發現他是倒推的，是啊，因為如果正推就會造成第i個物品在某一時刻被取了，因為dp值會變大，那麼好巧啊，在某一刻我那個j-w[i]就等於了剛剛被更新（取了該物品）的重量，好已累加，這個i物品就被取了兩次了，好，更巧，後面又有乙個重量類似這樣被更新，如果再巧一點，這個物品就要被取無數次了，這就不滿足0/1揹包了，等等，你剛剛說無限次，哎呀，完全揹包正好是無限次，那麼正的遞推正好滿足啊。對吼，就是這樣，完全揹包就是正的推的寫法。= =、瞎瘠薄這樣講。。。
三種基本揹包問題
問題描述 有n件物品和容量為m的揹包 給出i件物品的重量以及價值 求解讓裝入揹包的物品重量不超過揹包容量 且價值最大 特點 這是最簡單的揹包問題，特點是每個物品只有一件供你選擇放還是不放。二維解法 設f i j 表示前 i 件物品 總重量不超過 j 的最大價值 可得出狀態轉移方程 f i j max...
三種基本揹包問題
問題描述 有n件物品和容量為m的揹包 給出i件物品的重量以及價值 求解讓裝入揹包的物品重量不超過揹包容量 且價值最大 特點 這是最簡單的揹包問題，特點是每個物品只有一件供你選擇放還是不放。如果想不通 就填表觀察過程。輸入 5 10 2 62 3 6 55 4 4 6輸出 15 二維解法 設f i j...
限定條件不止一種的揹包問題
對於正常的揹包問題，只有乙個限定條件 揹包容量不超過多少，而有些揹包問題有多重限定條件，比如nasa的食物計畫這道題，有體積和質量這兩個限定條件。對於這種問題，其實是和正常的揹包問題是差不多的，只需要多加一層迴圈而已。下面附上這道題的 include include define maxl 401 ...