C++讲解背包问题（DP），看这一份就够了（CSP-J）

最新推荐文章于 2025-05-17 10:29:22 发布
最新推荐文章于 2025-05-17 10:29:22 发布
阅读量805 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 算法 文章标签： 算法 cinema4d c++
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JOSEPHCAMPBELL/article/details/127182760
这篇博客详细介绍了如何使用C++解决背包问题，包括01背包、完全背包和多重背包的算法，并提供了相关的在线评测系统链接，帮助读者深入理解动态规划的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
CSP-J/S 复赛算法 背包DP
m0_62599305的博客
10-05 966
背包问题是算法竞赛中的经典题型之一，特别是在CSP-J/S（中国信息学奥林匹克竞赛）复赛中，动态规划（DP）解决背包问题是一个常见且基础的重要内容。背包DP问题通过构建状态转移方程，利用「无后效性」这一特性，可以高效地解决一系列组合优化问题。本文将简要介绍如何在背包问题中运用动态规划思想，通过对状态的设计与转移公式的推导，最终求解出最优解。这种方法不仅是算法竞赛中的常见考点，也是在实际应用中有广泛运用的技巧。
CSP-J/S复赛算法 动态规划初步
m0_62599305的博客
10-05 1151
动态规划（Dynamic Programming）其实是一个很聪明的“拆问题”的方法。我们常常会遇到一些很大的问题，比如要做很多选择，走很多步才能完成。动态规划就是把这些问题一步步拆成小问题来解决，每次解决小问题的时候，都记住这个问题的答案，以后如果再遇到这个问题，就不用重新计算了，直接用之前的答案。动态规划通常用来解决那些“从多个选择中找到最优解”的问题，比如找最大值、最小值、最长路径、最短路径等。通过把问题一步步分解并保存中间结果，动态规划能让我们高效地解决这些问题。状态。
背包问题（用c++）
12-17
背包问题--给定n 种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c。 问应如何选择装入背包的物品(物品可以部分装入)，使得装入背包中物品的总价值最大?
背包问题C++程序
架构设计
11-10 248
背包问题也是个很古老的问题了： 给一个一定容量的背包，有一定数量的物品，物品有重量和价值，如何装如这些物品，才使得装进背包里面的价值最高。 打劫珠宝店用得上的知识啊，呵呵。匪徒如何装走最大价值的东西呢？ 设背包的容量是capacity， 用一个数据结构代表一个物品的重量和价值如下： struct Jewel { int w; int v; Jewel():w(0), v(0){}...
C++ 背包问题（动态规划）
最新发布
yousuotu的博客
05-17 743
很明显代表上一轮的 j 容量下最大的价值， 也就是 f [ i-1 ][ j ]接下来还会出 高精 或者 八大排序的算法题解，但由于作者精力有限，不能在短时间内肝出这么多的题解。由于水平有限，如果有路过的小伙伴或者大神看出本篇题解的问题或者不足，还请评论！动态规划就是把所有可能的组合不重不漏的列出来，然后循环取其中的最大值。可能你还会发现另一个问题，一个关于完全背包的问题的本质。尽量采用了不同的视角，不同的方式去描述和解决问题。可以注意到，与未优化的代码相比，背包的空间是由。
C++ 背包问题
weixin_43899008的博客
05-12 8192
背包问题： 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，求解将那些物品装入背包里的物品价值总和最大。 暴力解法思路： 对于每一个物品都有两种状态选与不选，而对于背包有两种状态装满与未装满。 先对这些情况做一下划分： 这里设置一个int型变量result来表示最终求得的背包的最大总价值，其次既然要同时遍历物品的两种状态：取或者不取，我们需要采用递归的方法对所有情况进行遍历。 物品为遍历完且背包未装满：继续遍历物品和背包剩余容量
[C++]背包问题
AliceK1008的博客
10-05 746
总共n个商品可选择，每个商品你最多只能选择一个，第i个商品的体积为wi​，价值为vi​；背包的最大容积为V。问商品总体积不超过V所能得到的最大值。f[i][j]表示前i个物品体积之和不超过j的最大价值。f[i][j]=max(f[i−1][j−w[i]]+v[i],f[i−1][j])初始化f[0][0]=0答案为f[n][V]
【信奥赛·算法基础】CSP-J 动态规划及C++示例
大事龙
10-21 577
什么是动态规划。动态规划是一种通过将复杂问题分解为多个重叠的子问题，并保存子问题的解以避免重复计算，从而求解原问题最优解的方法。它通常适用于具有最优子结构性质和子问题重叠性质的问题。动态规划的基本思想和核心原理。基本思想是将问题分解为多个子问题，求解子问题并保存结果，然后通过组合子问题的解来得到原问题的解。核心原理在于利用问题的最优子结构性质，即原问题的最优解可以由子问题的最优解组合而成。
c++_csp-j算法 (5)
wjl_8616的博客
04-26 818
动态规划（Dynamic Programming）是一种常用的解决优化问题的算法设计技术，常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。动态规划算法通过将问题划分为子问题，解决子问题并将子问题的解保存起来，最终构建出原问题的解。在本节中，我们将详细介绍动态规划算法的基本原理、应用领域、核心概念、算法步骤、时间复杂度、优缺点以及用C++实现动态规划算法的一般步骤。
C++背包问题
11-16
明儿个c++做到背包问题c++做到背包问题
自己用C++写的背包问题的DP算法
08-21
用C++实现的背包问题的DP算法
背包问题（c++）
04-06
用递归实现的背包问题~
c/c++背包问题
01-11
c/c++解决背包问题，深度优先搜索算法，算法设计与分析
c++(dp)背包
m0_50974238的博客
07-14 511
第一次写文章，轻喷，如有不足，欢迎指出 背包种类： 1，01背包 2，完全背包 3，多重背包 4，分组背包 0，解dp背包题的大体思路 确定状态——转移方程式——初始化 1，01背包 给定n个物品，重量分别为w1、w2、w3...价值分别为p1、p2、p3...装入最大载重为m的背包， 要求一种物品只能装入一次，使装入的物品价值最大并且不超过背包的载重。 1)、确定状态 i/j 0 1 2 3 0 1 ...
C++背包问题详解
TE_OIer_lqy的博客
01-01 791
01背包问题：Acwing 423.采药 完全背包问题：Acwing 3.完全背包问题
C++:背包问题
yulong0106的专栏
09-02 1171
//在0/1背包中，物体或者被装入背包，或者不被装入背包，只有两种选择； //循环变量i,j的意义：前i个物品能够装入载重量为j的背包中； //数组value的意义：value[i][j]表示前i个物品能载入重量为j的背包中的最大价值； //若w[i]>j,第i个物品不被装入背包,否则，第i个物品放入背包后的最大价值>value[i-1][j]， //则记录为最大价值。最后得到最大价值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值