01背包和多重背包的比较(组合数问题)

day42|完全背包问题 518. 零钱兑换 II 377. 组合总和 Ⅳ 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 多重背包问题 小结💕完全背包这里有趣的是排列顺序的问题如果要组合,就是先遍历物品再遍历背包,这样就不会有重复的【518零钱兑换】如果要排列,就是先遍历背包再遍历物品,这样就可以有重复的【377. 组合总和 Ⅳ】 阅读详情

⭐️01背包和多重背包的比较(组合数问题)

494. 目标和 - 力扣(LeetCode)

518. 零钱兑换 II - 力扣(LeetCode)

  • 共同点:
  1. dp[0][0]=1;
  2. 遍历顺序为二维数组遍历,从上到下,从左到右
  3. 一维度的dp数组递推公式:
    d p [ j ] = d p [ j ] + d p [ j − w e i g h t [ i ] ] dp[j]=dp[j]+dp[j-weight[i]] dp[j]=dp[j]+dp[j−weight[i]]
  • 不同点
  1. 多重背包物品无限,不用考虑重复问题【重复也是一种组合方式】

d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j ] + d p [ i ] [ j − w e i g h t [ i ] ] dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-weight[i]] dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i][j−weight[i]]

  1. 01背包,物品只有一件,所以 禁止重复

d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j ] + d p [ i − 1 ] [ j − w e i g h t [ i ] ] dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-weight[i]] dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i−1][j−weight[i]]

  1. 多重背包的一维dp数组从前往后遍历【不怕重复,重复也是一种组合方式】

for(int i=0;i<coins.size();i++)
{
for(int j=coins[i];j<amount+1;j++)
{
dp[j]=dp[j]+dp[j-coins[i]];
}
}

  1. 01背包的一维dp数组从后往前遍历【==不能重复加入相同物品,每件物品只有一件】

for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=key;j>=nums[i];j–)
{
dp[j]+=dp[j-nums[i]];
}
}

动态规划——完全背包问题(公式推导,组合、排列) 本文章主要介绍了完全背包的相关问题,包括完全背包的核心代码,递推公式的推导过程,以及利用背包问题求解组合和排列数的相关问题及区别 阅读详情

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