給定n種物品和乙個容量為v的揹包，物品i的體積是wi，價值為vi 。從這些物品中挑選出總重量不超過w的物品，求所有挑選方案中價值總和的最大值。我們已知給定的n個物品的資訊，可以針對每個物品都試試裝入或者不裝入這兩種情況。所以問題就變成了搜尋問題。如何實現搜尋，我們這裡使用的是遞迴，關於遞迴，要注意以下三個問題：限制條件
1<=n<=100
1<=wi,vi<=100
1<=w<=10000
樣例輸入
n=4(w,v)=
w=5樣例輸出
7（選0，1，3號物品）
合適的返回值
遞迴函式引數的設定
遞迴入口和出口
對於本題，我們要求的是價值總和的最大值，所以可讓遞迴函式返回當前方案的價值和。對於遞迴函式的引數，可設定為當前的物品序號和剩餘的可利用重量。
當所有物品對於是否選擇都判斷完畢，則退出遞迴程式。
#includeusing namespace std;
int func(int i,int j);
int n=0;
int wsum=0;
int w[100],v[100];
int dp[100][100];
int main()
cin>>wsum;
cout《答案一雖然解決了問題，但是存在重複計算的缺點，違反了遞迴的合成效益法則（在求解乙個問題的同一例項的時候，切勿在不同的遞迴呼叫中做重複性的工作）。我們可以通過記憶陣列解決這一問題。
#includeusing namespace std;
int func(int i,int j);
int n=0;
int wsum=0;
int w[100],v[100];
//建立陣列
int dp[101][101];
int main()
cin>>wsum;
cout《由答案二我們可以看出，最終方案可由『子方案』得出，比如對於樣例輸入，dp[0][5]=max(dp[1][5],dp[1][3]+3)。基於這個思路，我們可以使用動態規劃演算法，對此問題進行解決。
#includeusing namespace std;
int func(int i);
int n=0;
int wsum=0;
int w[100],v[100];
int dp[101][101];
int main()
cin>>wsum;
cout<=0;i--)else
} }return dp[0][ws];
}
揹包問題 01揹包問題
n個物品，總體積是v，每個物品的體積的vi，每個物品的最大價值是wi，在不超過v的體積下求最大價值 eg揹包容積為 5 物品數量為 4 物品的體積分別為 物品的價值分別為 思路定義乙個二位陣列int f new int n 1 v 1 f i j 就表示在1 i個物品中選取體積小於v的情況的最大價值...
揹包問題 01揹包
有n件物品和乙個容量為v的揹包。第i件物品的重量是c i 價值是w i 求解將哪些物品裝入揹包可使價值總和最大。01揹包中的 01 就是一種物品只有1件，你可以選擇放進去揹包即1，也可以選擇不放入揹包中即0。include include using namespace std const int ...
揹包問題（01揹包）
1085 揹包問題 在n件物品取出若干件放在容量為w的揹包裡，每件物品的體積為w1，w2 wn wi為整數 與之相對應的價值為p1,p2 pn pi為整數 求揹包能夠容納的最大價值。input 第1行，2個整數，n和w中間用空格隔開。n為物品的數量，w為揹包的容量。1 n 100，1 w 10000...