计算机算法分析与设计中经典例子背包问题。
第1讲:背包问题 第二讲:完全背包问题 第3讲:多重背包问题 第4讲:混合三种背包问题 共9讲
我们可以使用顺序遍历dp数组的方式,令表示容量的内层循环变量j从1增长到capacity,每次循环更新当前的dp[j],由于j-weights[i-1]肯定要小于j,所以dp[j-weights[i-1]]一定在更新dp[j]之前...如果第i件物品不放入背包。
【代码】【C++算法模板】背包九讲(下):混合背包、二维费用背包、带依赖的背包、背包求方案数、背包求具体方案。
如果按照类似于完全背包从状态转移方程式入手的角度来优化是不可行的,因为完全背包问题不会多最后一项出来,多了一个。背包,再通过二进制优化的方式把从枚举。的判定条件,最后一项会因为超出了。
标签: 动态规划
Acwing背包题库 一.01背包问题 问题描述 有 N 件物品和一个容量是 VV 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...
第一讲 01背包问题 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。 基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以...
dd大牛的《背包九讲》 P01: 01背包问题 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这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 基本...
背包问题是动态规划中的一个分支,其目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包,使得在满足背包容量限制的情况下,所选物品的总价值最大化或总重量最小化。背包问题大致可以分为9类,本章讲解的是01背包问题。
背包问题(Knapsack Problem)是一种组合优化的NP完全问题。该问题可以被描述为: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大。问题的名字来源于如何选择最...
默认 f 数组初始化为 0,所以 f[i] 不一定是装满 i 容量的最大价值,如果想让 f[i] 表示装满 i 容量的最大价值,可以初始化 f 数组为负无穷,f[0] = 0下面的题目都在 acwing 题库前面。
其实九种背包问题都是由01背包问题延伸而来,因为其他背包问题都是在01背包问题上加了一些其他条件或限制。只要01背包的思想完全掌握,那么在学习其他背包问题的时候都能够很快理解,在解决其他背包问题时基本只是在...
代码同3,当i物品数量*weight[i]>=bagWeight,相当于无限次,定义每个物品类型,分别处理。有的物品只能选一次,有的可以选无限次,有的可以选n次。如果选择某个物品,就必须先选择他的父节点物品。...
求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。 动规 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件...
// 完全背包 未优化前 #include <iostream> #include <algorithm> const int MAXN = 1005; int w[MAXN]; // 价值 int v[MAXN]; // 重量 int f[MAXN][MAXN]; // f[i][j], j重量下前i个物品的最大价值 ...
P1441 背包九讲(3):完全背包问题
标签: 动态规划
背包九讲 概述 本文参考自bilibili上up主大雪菜的背包九讲专题:背包九讲专题1、背包九讲专题2 以及AcWing上的相关讲解。 背包问题代表了一类问题,即组合类的最优化问题,就是如果给我们一堆物品(元素),我们...
那么相应的状态转移方程就会有所不同,我们一般设dp[i] [j]表示当前体积为i ,重量为 j 的情况下所能拿的物品的最大价值。然而,这个行囊有一个特殊的规定:它的最大容量是 V,并且它能承受的最大重量是 M。...
接下来,我们讲讲多重背包,多重背包和01背包区别同样是在物品可选择个数上面,多重背包的某个物品最多可以拿k个,一般在解决这类问题时,我们一般在原有的01背包的模板的第二层for循环之前进行while(k--)操作,就是...
1.先把每组看成一个整体,把这个整体当成0~1b背包问题来处理 2.在整体选择下每组的物体进行一个循环,选择每组的一个最优的结果 背包问题: for 物品种类 for 背包容量 for 选择策略: 1. 对于0~1背包就是选或者不选...
多重背包问题经典题目基本思路转化为01背包 经典题目 有N种物品和体积容量为V的背包,第i件物品最多有Mi件可以用,每件消耗的空间是Ci,价值是Wi,求解将哪些物品放入背包会使得在可能的容量下获得最大价值; 基本...
我们采用与0~1背包相似的状态方程定义方式: f[i][j]表示从前i个物品中选择,体积不超过j的价值,g[i][j]表示从前i个物品中选择 体积不超过j的最大价值对应方案数 先初始化所有的 cnt[i]为 1,因为背包里什么也不...
0~1背包问题的方案 主要思路: 先把所有的状态求出来,再反推我们的方案 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN =1005; int w[MAXN]; // 价值 int v[MAXN]; ...
=p)与完全背包同==,只是k不是固定,所以没法优化掉k 根据当前的动态规划方程写代码: // 多重背包 未优化前 #include <iostream> #include <algorithm> const int MAXN = 1005; int w[MAXN]; // 重量...
完全背包问题经典题目基本思路复杂度优化时间复杂度01背包转化优化空间复杂度变种题目 经典题目 与01背包不同的是,我们可以将物体无限制放入,01背包是只允许放入一件件,其他条件同理,问在不超过背包体积的限制下...
在0~1背包的基础上增加一个重量限制维度 参考acwing #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; const int N=110; int n,v,m...
0-1背包: 题目描述见: https://www.acwing.com/problem/content/2/ 代码: // beibao_01背包.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <...