题目： 8. 二维费用的背包问题 - AcWing题库 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int f[105][105]; int main() { int n,v,m;cin>>n>>v>>m; for(int i=0;i<n;i++){ int vv,mm,ww;cin>>vv>>mm>>ww; for(int
动态规划算法介绍 1)动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法 2)动态规划算法与分治算法类似,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,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 3)与分治法
1.01背包 2.完全背包 3.多重背包 4.分组背包 一.01背包 01背包：每个物品只有一个。 题目： 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 vi，价值是 wi。 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。
1、背包问题 (1)01背包 每件物品仅用一次 可以做空间优化 dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]); 0,1背包状态均是从前一循环的状态转移 (2)完全背包 每件物品可以用无限次 dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]); 完全背包的状态
01背包 题目描述 有一个体积为M的背包，N件物品，每件物品都有对应的体积v[i]，价值w[i]，将哪几件物品放入背包可使得背包中的物品价值之和最大且不超过背包的体积。 思路 每件物品只有一个，对于每件物品只有放入背包与不放入背包两种选择。 令f[i][j]表示前i个物品放入体积为j的背包的最
题目连接 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/23478/B 题面 思路 我们这里将半块瓜看成一件物品，那么对于每一件物品我们有三种选择方式 不选选一个选两个 那么我们直接套一个01背包即可 状态转移方程为： f
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int dp[10005]; int data77[505][2]; int minhh(int x,int y) { if(x<=y)return x; else return y; } int main() { int n,E,F,N,i,j; scanf("%d",&n); while(n--) {
理论内容都在代码随想录了，这里我主要是自己写题解回顾，强烈推荐 代码随想录代码随想录PDF，代码随想录百度网盘，代码随想录知识星球，代码随想录八股文PDF，代码随想录刷题路线，代码随想录知识星球八股文https://www.programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E
题目在AcWing里：4. 多重背包问题 I - AcWing题库 这题用0/1背包问题的思路可以做，把多个物品逐一枚举。 那么空间优化的逻辑便是： 既然当前物品的体积小于等于枚举的背包体积时状态转移方程是： ans[ i ][ j ] = max(ans[ i - 1 ][ j ] , value[ i ] + arr[ i - 1 ][ j - value[
游记鸽了 Day1 F 转化后的题意：要做物品大小为 \(10^9\)，价值为 \(1\sim 4\) 的背包。\(10^5\) 个物品。 赛时的想法：设 \(f_i\) 为得到价值为 \(i\) 的最小代价，转移是个背包。 以前见过一个结论，\(1,2,3,4\) 的背包 \(f_{r},f_{r+12},f_{r+24}..\) 是个凸壳，证明的话，因为大小为 \(24\)
背包问题： 给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高 0-1 背包： 每样物品最多只能选择一次 b站这个视频讲的很详细 思路：设value[i]与weight[i]分别表示第i个物品的价值与重量，C为背包的总重量。令v[i][j]表示在前i个物品
01背包：每个物品只有一个。 多重背包：每个物品有有限个。 题目： 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 vi，价值是 wi。 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。 题目分析：f[i][j]为当前背
第五章 动态规划（一） 非常常见的dp的模型, 背包模型. 不同类型的dp 线性dp 计数dp 等.... 一个物体 有 体积 \(v_i\) 和价值 \(w_i\) 用w表示权重的意思. 每件物品仅用一次. 总体积小于等于 \(V\) 目标是让总价值最大, 最大是多少. 01背包. 每个物品最多只用一次. 完全背包 每件
01背包： 这是最基本的背包问题，每个物品最多只能放一次。 题目：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 状态转移方程 初始版： for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}; 优化加函数化
11. 背包问题求方案数 - AcWing题库 分析：需要求最优解的方案数，其实也是一个动态规划的过程 首先求出背包问题的最优解动态规划求方案数 状态计算： 根据最后一个不同点进行划分，也就是对于a[i]的选择情况进行划分 选的情况优于不选 cnt[i,j]=cnt[i-1,j-v]选的情况
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
与01背包不同，完全背包可以任意选择 所以你还要考虑一个参量，就是选择了多少。 代码（输出忘了） #include <iostream> using namespace std; const int N = 1010; int v[N],w[N],n,m; int f[N][N]; int main() { cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>v[i]>>w[i]; for(int i=1
下面介绍背包、队列和栈（基于链表）的实现，是对《算法（第四版）》1.3 节的部分总结。 首先，应该知道链表及链表的基本操作，在 Java 链表中做了总结，下面主要是给出具体的实现代码。 栈的实现 算法 1 将栈保存为一条链表，栈的顶部即为表头，实例变量 first 指向栈顶。 算法 1 栈的实现（基于链表） i
下面介绍背包、队列和栈（基于数组）的实现，是对《算法（第四版）》1.3 节的部分总结。 API 是开发的起点，所以先给出 API： 表 1 泛型可迭代的基础集合数据类型的 API 总的思路是先给出一个简单而经典的实现，然后讨论它的改进并得到表 1 中的 API 的所有实现。 定容栈 从简单的开始，我们先实现
1.动态规划 1.1 思路： 先看经典例题01背包 （1）问题描述： 给定 n 件物品，物品的重量为 w[i]，物品的价值为 v[i]。现挑选物品放入背包中，假定背包能承受的最大重量为 V，问应该如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？物品编号：1 2 3 4 5w[i] ：2 3 5 6 8v
# coding = "utf-8" ''' 0-1背包：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxODQxMDM0Mw==&mid=2247485064&idx=1&sn=550705eb67f5e71487c8b218382919d6&chksm=9bd7f880aca071962a5a17d0f85d979d6f0c5a5ce32c84b8fee88e36d451f9ccb3bb47b
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
