原题链接e 分析： 分组背包问题是互斥选择模型，即一个物品组内只能做出一种决策选择，叫做分组背包问题 分组背包问题，如果运用分组背包模型来做的话，如下转换 每个公司看成一个物品组，我们至多可以选择m个，选择0~m个操作是互斥的，只能做一个， 因此对于分给第 i 个 公司 的不同 机器数
论文名称：Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.06501.pdf 其他讲解论文的文章：推荐系统遇上深度学习(三十五)--强化学习在京东推荐中的探索(二) - 程序员大本营 基于强化学习的推荐系统有两个优
选择困难症[NC13594]折半搜索+二分 题目描述 小L有严重的选择困难症。 早上起床后，需要花很长时间决定今天穿什么出门。 假设一共有k类物品需要搭配选择，每类物品的个数为Ai，每个物品有一个喜欢值Vj，代表小L对这件物品的喜欢程度。 小L想知道，有多少种方案，使得选出来的总喜欢值>M 需
01背包 核心：状态转移方程。 问题简述： 有N件物品和一个最多能被重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 在01背包问题中，每个物品只有一个，每个物品只需要考虑选与不选两种情况，所以可以使
0/1背包问题 背包问题(Knapsack Problem)是一类经典的动态规划问题，是一种组合优化的NP完全(NP-Complete, NPC)问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价值，在限定的总重量内，如何选择，才能使得物品的总价值最高。NPC问题是没有多项式时间复杂度的解法的，但利用动态
链接：OpenJudge - 04:0/1 Knapsack 描述：给定N个物品的重量和价值，将部分物品放入一个容量为C的背包中，要求获得背包中的最大物品总价值。已知背包内物品总重量不超过C； 输入：第一行：两个正整数 N (N <= 100) 和 C (C <= 1000)； 第二行：N个不超过1000的正整数w[i] (w[i
分组背包问题 问题描述： 有 N 组物品和一个容量是 V 的背包。 每组物品有若干个，同一组内的物品最多只能选一个。 每件物品的体积是 vij，价值是 wij，其中 i 是组号，j 是组内编号。 求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，且总价值最大。 分析： f[i][j]表示只看前i的情
一、动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。 二、基本思想 （1）将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获得最优解； （2）动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这
题目传送门 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 310; int n, m; int w[N]; int f[N][N]; //创建邻接表 int h[N], e[N], ne[N], idx; void add(int a, int b) { e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++; } //分组背包过程 void dfs(int u) {
从前i个物品中选，且总体积至少是j，初始化是f[0][0] = 0, 其余是INF（只会求价值的最小值） 例子：给你一堆物品，每个物品有一定的体积和对应的价值，每个物品可以选无数多个，求总体积至少是j的最小价值（AcWing 1020. 潜水员 ） 输入 4 5 1 2 2 4 3 4 4 5 输出 10 二维 #include <bits/stdc++.h>
一、01背包 例子：给你一堆物品，每个物品有一定的体积，每个物品只能选一个，求总体积不超过\(m\)的方案数。 输入 4 5 2 2 3 7 输出 7 1、二维 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 110; int n, m; int f[N][N];//第一维：前i个物品，第二维：体积j及以下 int mai
OpenJudge - 04:0/1 Knapsack 04:0/1 Knapsack 查看提交统计提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 Given the weights and values of N items, put a subset of items into a knapsack of capacity C to get the maximum total value in the knapsack. The tota
本题是一道DP Problem Description 搬寝室是很累的,xhd深有体会.时间追述2006年7月9号,那天xhd迫于无奈要从27号楼搬到3号楼,因为10号要封楼了.看着寝室里的n件物品,xhd开始发呆,因为n是一个小于2000的整数,实在是太多了,于是xhd决定随便搬2_k件过去就行了.但还是会很累,因为2_k也
一：题目： 背包问题 问题：两个数组 一个重量数组W 一个 价值数组 V 一个背包 bag ，返回不超过背包容量返回最大价值 二：暴力解法 思路：暴力遍历，思路就是递归的时候 按 选或者不选 当前 物品，如果，这样就会产生 w 数组个数次方个解，也就是所有解，遍历返回条件就是如果bag 减去当前物品的重
一、定义 UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即： UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好，更加
四种基础背包问题 总结：背包问题是我接触的第一类DP问题，也是我之前很长时间都感到恐慌的一类题，在深入学习DP前，不得不牢固掌握这些基础问题，由此总结 >01背包 问题：有 N 件物品和一个容量为 V 的背包，每件物品有各自的价值且只能被选择一次,要求在有限的背包容量下，装入的物品总价值
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/CF1267G 题目大意 给出\(n\)个物品，你可以进行如下操作 花费\(x\)获得随机一个物品。 花费\(c_i\)获得第\(i\)个物品。 \(1\leq n\leq 100,1\leq x\leq 10000,\sum a_i\leq 10^4\) 解题思路 一个显然的策略是我们先roll完再买，
背包问题是一个经典的动态规划模型，本专栏内容参考来自dd大牛的《背包九讲》以及b站up主大雪菜的讲解视频笔记，题目来源于ACwing题库 Acwing 题库 背包九讲类型汇总： 1.01背包问题： 这是最基本的背包问题，每个物品最多只能放一次。 2.完全背包问题 第二个基本的背包问题模型，每种
注意 1.0 学习 #include <iostream> int main() { return 0; } 测试 1 和的 动态规划 包括线性DP(数字三角形模型、最长上升子序列模型、编辑距离)、背包模型(01背包、完全背包、多重背包、分组背包、混合背包...)、状态机、状态压缩DP、区间DP(石子合并..)、树形DP、数
目录 1.实验目的2.实验内容(1)问题描述(2)输入(3)输出 3.问题实例分析4.算法描述及说明5.算法正确性分析6.算法时间复杂性分析7.运行结果展示及其说明8.心得体会9.程序源代码 1.实验目的 (1)掌握回溯法的处理思路与算法框架。 (2)掌握应用回溯法解决具体问题的方法。 (3)
题目描述 给定 n 种物品和一个容量为 c 的背包，物品 i 的重量是 wi，其价值为 vi。 问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？ 输入 第一行两个数 n, c 接下来一行n个数 v1,v2,.....,vn 再接下来一行n个数 w1,w2,....,wn (1 <= n <= 100, 1 <= c <= 1000, 1 <=
1、递归（技巧） 通过调用自身程序的方法称为递归，满足递归的三个条件 一个问题的解可以分解为几个子问题的解 这个问题与分解之后额度子问题，除了数据规模不同，求解思路完全一样 存在递归终止条件 注意：堆栈溢出 递归调试方法：1、打印日志发现，递归值 2、结合条件断点进行调试 2、贪心
01背包 01背包指的是一种题目模板 如果说有很多东西 每个东西只能拿一次 要装到一个背包里 背包有体积上限 这就是经典的01背包问题 在我们下意识背出模板的时候 我们先想一下 01背包问题的暴力解法是什么 在01背包中 对于每件物品 要么取 要么不取 所以一共有2^n种情况 这是
题解_LUOGU_P4141消失之物 题意: ftiasch 有 n 个物品, 体积分别是 w 1 , w 2
背包 —— 动态规划 问题描述： 给定n个物品和一背包。物品i的体积vi，其价值为wi，背包的最大容量为V。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 动态规划解法： 设F[i][j]表示只看前i个物品，总体积是j的情况下，总价值是多少 result = max(F[n][0~V]) 现在开始逐个
