动态规划——完全背包问题(C++实现)

本文详细解析了01背包与完全背包问题的区别及解决方法。通过对比两种背包问题的特点,介绍了动态规划求解完全背包问题的具体步骤,并提供了完整的C++实现代码。

题目描述:

在这里插入图片描述

问题分析:

完全背包问题和01背包问题的不同点:

简单01背包中是从N个物品里选,每个物品只能用1次,完全背包则不同,每个物品可以用无限次。

01背包:

如果物品能放入背包( j>=v[i])则动态转移方程为 :
dp[i][j]=max( dp[i-1][j],dp[i-1][ j-v[i] ]+ w[i] ),
如果物品不能放入背包(j<v[i])则动态转移方程为 :
dp[i][j]=dp[i-1][j]

完全背包:

动态转移方程满足:dp[i][j]=max{dp[i-1][ j-k×v[i] ] + k×w[i]},其中 0 ≤ k×v[i] ≤ j
可以发现,当k只能取0、1时的特例就是简单的0-1背包问题。

可以发现,选0次,即不选是肯定存在的,dp[i][j]=dp[i-1][j];
然后选1次,那就不一定存在了,可能可以选,也可能不可以选,假设可以选,在选0次该物品求出dp[i][j]的基础上,确定是否选该物品:if (j>=v[i]) dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-v[i]]+w[i]);
选2次、选3次,依次类推,一直到选k次。

代码和注释:

#include <iostream>
#define read(x,y) scanf(
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