我們先從經典的0-1揹包談起，顯然這是乙個動態規劃。這個過程」商量「的問題是遇到乙個物品到底放還是不放呢？(每種物品僅有一件，可以選擇放或不放。)它的商量方程就是：
m[i][j]=max(m[i-1][j]，m[i-1][j-w[i]]+v[i])————其中m[i][j]表示還有i個物品供選擇，揹包容量為j。
ac**：
二維dp:
for(i=1;i<=n;++i) //i表示物品i; }
//這本質上就是乙個由上到下,由左到右的填表過程;
一維dp:
for(i = 0;ifor(j = v;j>=w[i];j--)//01揹包
}
故它的商量方程和01揹包的只有一點點差別，就是是繼續選該物品還是選下一件。
**：
二維dp:
for(i=1;i
<=n;++i) }
一維dp:
for(i=1;i
<=n;++i)
關於揹包問題的思考
在0 1揹包問題中的f陣列初始化過程中，存在如下思考方式 1 若要求揹包必須放滿，則初始如下 f 0 0 f 1.v 表示 無窮。表示當容積為0時，只接受乙個容積為0的物品入包。2 若要求揹包可以空下，則初始化如下 f 0.v 0 表示任意容積的揹包都有乙個有效解即為0。具體解釋如下 1.初始化的f...
關於01揹包問題
關於偉大的dp,入門便是從揹包問題開始,沒錯，揹包分為01揹包,完全揹包,多重揹包等。眾所周知完全揹包便是01揹包的反向思想,那麼什麼是01揹包?沒錯01揹包,顧名思義0和1 廢話 就是選 1 和不選 0 有一大堆東西 n件 有價值 v 有重量 w 有乙個承重 v 的揹包，嗯沒錯,跟貪心差不多，求可...
關於揹包問題的求解思路
求解揹包問題 首先理清是0 1揹包還是完全揹包，確定for迴圈，然後寫狀態方程 518 零錢兌換ii 377 組合總和 139單詞拆分 322零錢兌換 這三種屬於完全揹包問題。對於377這種，屬於有序放入，要求揹包在外迴圈，物品在內迴圈，dp i dp i num 如果不是有序放入，物品作為外迴圈，...