問題:
多重揹包也是 0-1 揹包的乙個變式。與 0-1 揹包的區別在於每種物品有ki個，而非乙個。
解決方案：
將k個相同的物品，看作k個不同的物品，但是wi,ci都一樣。即可套用 01揹包方案 詳見（
優化方法：
二進位制優化
設k個物品分成 a[xx] a[xx+1] ... a[xx+k-1] 個物品。
那麼 a[xx] a[xx+1] 組成兩個物品時 與 a[xx+1] a[xx+2] 是相同的，所以存在重複計算。
所以，不能簡單地將其看成k個不同的物品。
而是考慮二進位制 比如將 8 = 1 + 2 + 3 + 1 4個物品，分別為1個的時候，2個的時候，4個的時候，和1個的時候。（這是因為二進位制 剛好就是可以表示一切數字，且某位存不存在-->即加不加上）
poj1014的 參考**如下
#define nmax 120003
bool dp[nmax];
int b[10];
int a[1000];
int main()
memset(dp,0,sizeof(dp));
dp[0] = true;
for(int i=0;i=a[i];j--)
}if ( dp[m] ) cout << "collection #"《還有一種方法，我不知道這個叫什麼方法了
#define nmax 120003
bool dp[nmax];
int cnts[nmax];
int b[10];
int main()else}}
if ( dp[m] ) cout << "collection #"
}return 0;
}
DP之多重揹包
description 給定n種物品和乙個容量為c的揹包，第i種物品最多有mi件可用，每件的重量是wi，價值是vi。問 將哪些物品裝入揹包可使這些物品的重量總和不超過揹包容量，且價值總和最大。input 輸入的第一行為測試樣例的個數t，接下來有t個測試樣例。每個測試樣例的第一行是物品種數n 1 n ...
揹包問題之多重揹包
相比完全揹包問題，多重揹包指定物品個數。我們可以將多重揹包問題轉化為0 1揹包 容易超時，優化後續補充 進行處理。求最好價值問題的多重揹包不能使用記錄使用物品次數的方式進行簡化 題目給定一些不同價值的硬幣，求這些硬幣可以組成1 n範圍內值的數量。public int backpack int n,i...
揹包問題之多重揹包
其實感覺多重揹包比01揹包和完全揹包都要難，每件物品的數量可能不止一件，還是求放入揹包的物品的最大價值。在揹包九講中，給出的動態轉移方程為 f i v max 但是感覺還是考慮邊界問題比較煩人，所以我想的是把多重揹包和之前的01揹包聯絡起來.不知道行不行 這裡我寫了一種一維dp陣列的寫法，在這題測試...