其一·线段树（因为是刚刚学的） 思想懂了，构造也会了，但是写的程序就是很奇怪，就算是模版题也要卡好久，感觉码量有点大，如果有哪个地方出错了，很难找出来，调代码的过程十分艰辛。不知怎么才能提升此类问题的准确率，也不知道如何优化自己写代码时的粗心大意。Ps：还要调码风（有大佬说码风太丑了）。
01背包问题，每件物品都有放和不放这两种选择。 使用动态规划思想：有n件物品情况下的总价值最大背包和有n-1件物品情况下的总价值最大背包有关。 我也讲不大明白，对背包问题有兴趣的可以去这看看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93857890 #include<iostream> #include<bits/stdc++.h>
多重背包问题 II(水题但有注意点) 二进制优化的多重背包问题（主要注意的是二进制优化后的数组的大小问题） AC代码 #include <cstdio> #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; const int maxn=2010; int dp[maxn]; int w[maxn<<3],v[maxn
#include<iostream>//01背包问题状态转移方程dp[i][j]=max(dp[i-1 ][j],dp[i-1][j-w[i]]+p[i])区别:因为物品只能装一次所以在比较装入物品后的价值时使用i-1而不是i因为物品只能装一次 using namespace std; int main(){ int dp[101][101]={}; int n,c;//物品种类数,
传送门 给你几个物品，每种选一次，求最大价值，首先想到 01 背包，但是我们遇到了一个问题： 普通的 01 背包在选择物品时是不讲求顺序的，但在这道题中，物品的选择是有顺序的（即对最优解贡献有顺序），显然 \(O(n!)\) 枚举排列不可取，那我们能否提前确定好顺序，再来做背包呢？ $\bullet\ $ 考虑从贪心
完全背包转化为多重背包 前言 在本篇文章当中主要给大家介绍如何将完全背包问题转化成多重背包问题，在前面的文章完全背包当中，我们仔细的介绍了完全背包的状态转移方程、根据状态转移方程如何完成代码以及多重背包的数组优化的原理，为什么这种优化能够有效！本篇文章主要专注于如何将
package pack; import java.util.Arrays; public class KnapSack { public static int getMax01(int[] b, int[] w, int total){ int[][] mem = new int[b.length+1][total+1]; for(int i=1;i<=b.length;i++){ for(int j=1;j<=total;
背包是线性DP中一类重要而特殊的模型。 没有骚话水了下面就直入主题，看一下DP中的“常客”————背包问题。 以01背包的模板题为例。 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的体积是Ci，得到的价值是Wi。求解将那些物品装入背包可使装入背包的价值总和最大。 题目很简短（当然
377. 组合总和 Ⅳ 一种特殊的完全背包，需要改变下两层循环的方式 322. 零钱兑换 完全背包，但是需要注意DP的含义是最少的硬币个数。 279. 完全平方数 完全背包，和上面的零钱兑换差不多
一.前言 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 其思想灵活多变，在 OI 中占有重要地位，必须掌握熟练。 二 背包问题 背包问题都类似以下形式： 每种物品都有一个价值 \(w\) 和体积 \(c\)，每种物品数量为 \(num\),有一个背包容积为 \(v\),用一
416. 分割等和子集 01背包问题，注意01背包的内循环从后往前递归，防止一个物品被放入多次 1049. 最后一块石头的重量 II 这是一道值得思考的题 本质上是01背包，但是需要判断的是放进之后，ret是否变化。因为在构建01背包的全过程中，所有的情况都会被考虑到。因此需要时刻注意ret是否更小
原题：https://www.acwing.com/problem/content/534/1 532. 货币系统 2 3 4 在网友的国度中共有 n 种不同面额的货币，第 i 种货币的面额为 a[i]，你可以假设每一种货币都有无穷多张。 5 6 为了方便，我们把货币种数为 n、面额数组为 a[1..n] 的货币系统记作 (n,a)。
背包问题 1.01背包问题 一件物品只能选一次 on^2复杂度 f[i][j]表示只看前i个物品，总体积为j的情况下，总价值最大 f[i][j]: 不选第i件物品 f[i][j]=f[i-1][j] 选第i件物品 f[i][j]=f[i-1][j-v[i]](在前i-1件物品中选择重量为j-v[i]的物品的价值)+w[i](第i件物品的价值) f[i][j]=max
深入浅出零钱兑换问题——背包问题的套壳 前言 在本篇文章当中主要通过介绍两个算法题，从最基本的问题开始深入浅出零钱兑换问题，帮助大家从动态规划的本源深入理解问题当中的原理，并且学会自己分析问题，分析数据之间的依赖关系，通过分析这种关系自己推导算法的优化过程，再也不怕类似于
题目释义 有一个背包容量为 \(m\) 的背包，\(n\) 个物品。每个物品的重量为 \(w\)，价值为 \(v\) 。 要求在选取物品总重量不大于背包容量的情况下，使得选取物品总价值最大。 每种物品仅可使用一次。 分析 首先，我们用 \(f[i][j]\) 表示前 \(i\) 个物品放入容量为 \(j\) 的背包的最大价
背包问题 体面一般是给你n个物品，体积为m的背包，每个物品的体积为v[i],价值w[i],求这个背包可以装的最大价值。 1.dp问题的分析思路。 1.状态表示有表示当前状态下的集合里面某个属性的最优解。属性一般就是最大值，最小值，数量。 2.状态计算就是考虑如何把当前集合划分为更小的子集，然
简单来说就是背包问题与树形 DP 的结合 让我们来看个例题 https://www.luogu.com.cn/problem/P2014 这道题的思路如图： ac代码如下: #define NMAX 303 int dp[NMAX][NMAX];//1维->节点编号 2维选了多少门课 //dp[u][i][xx] = max(dp[u][i][xx],dp[u][i-1][x1]+dp[v][i-1][x2]) x
背包问题是线性背包中的一类重要问题。 0/1背包 模型： 给定N个物品，每一个物品具有两种属性，一个是体积 \(v_i\) ，另一个是容积 \(w_i\) 。 有一个容积为M的背包，求一种方案，使得选择的物品的体积不超过背包体积的情况下，使得获得的总价值最大。 0/1背包的时间复杂度是\(O(n*m)\)。 空间
2022“杭电杯”中国大学生算法设计超级联赛（1）1003 Backpack 题解 关于我对这题看法：这题考察的算法是动态规划dp，当时开场1小时就有100多支队伍出来，然后我去开这题， 20多分钟就做出来了，所以当时我就以为这大概就是签到题，但是即使5小时结束后， 这题通过队伍数也才200多(大概接近铜牌题了
多重背包笔记 前置芝士 在看本文之前，需要掌握： 基础dp背包算法; 单调队列 多重背包问题是什么 多重背包是指这样一类问题：给定\(n\)种物体，每种物体具有三个属性\(v\)，\(w\)，\(c\)，分别代表其体积，价值和数量。要求在其中选出一些，满足第\(i\)种物品最多选择\(c_i\)个，体积总和\(sum_v \l
差分约束，求最大值跑最短路，求最小值跑最长路， 最长路 xi-xj>=k添加j到i的权值为k的边 最短路xi-xj<=k添加j到i的权值为k的边 超级源点，到所有的点权值为0 注意用spfa跑时还要注意是否有负环 背包问题： 01背包 1 int w[N], v[N]; 2 int f[N]; 3 int main() { 4 int n, m; 5
昨天逛知乎，看见一个对完全背包时空复杂度优化的定量解法，觉得的非常好 于是，本篇博客，我将记录对01、完全背包中时间、空间复杂度优化的详解，作为昨天博客内容 动态规划——背包问题（一）01背包和完全背包 的补充 首先是题目 完全背包问题 从上一篇文章中我们先列出了最开始的完全背包状
（typora要清理，暂时上传避免丢了） #2 01背包问题 题目描述 有 \(N\) 件物品和一个容量是 \(V\) 的背包。每件物品只能使用一次。 第 \(i\) 件物品的体积是 \(v_i\)，价值是 \(w_i\)。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 试解 #in
01背包面试题系列（一） 题目描述——分割等和子集 给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。 示例 1： 输入：nums = [1,5,11,5] 输出：true 解释：数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11] 。 示例 2： 输入：nums = [1,2,3,5
上一次我们讲了动态规划的定义以及01背包的算法和代码实现，没读过的请出门左转：https://www.cnblogs.com/YZYc/p/01Pack-Class-YPPAH.html 今天我们继续上一次的内容，讲一讲另外一种背包——完全背包。完全背包的定义其实和01背包十分相似，都是有n个物品，一个
