LintCode 62-背包问题

最新推荐文章于 2022-02-05 21:54:36 发布

原创最新推荐文章于 2022-02-05 21:54:36 发布 · 448 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#LintCode #java

LintCode 专栏收录该内容

64 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一个针对背包问题的求解算法。通过使用二维数组记录已访问的状态，该算法能够在多项式时间内找到最大价值的物品组合。特别地，文章提供了一种优化方案，在达到容量限制时提前返回结果，有效避免了超时问题。

本人电子系，只为一学生。心喜计算机，小编以怡情。

共用6116ms，一度以为超时。

    static     public int backPack(int m, int[] A) {
        // write your code here
        int visited[][]=new int[A.length+1][m+1];

        for(int i=1;i<visited.length;i++)
            for(int j=1;j<visited[0].length;j++)
                if(i-1>=0&&j-A[i-1]>=0)
            {
                visited[i][j]=Math.max(getmax(visited, j,i), getmax(visited, j-A[i-1], i)+A[i-1]);
                if (visited[i][j]==m) {//没有这条语句会超时
                    return m;
                }
            }
        return getmax(visited, visited[0].length-1, visited.length);

    }
static int  getmax(int visited[][],int j,int hang)
{
    int max=0;
    for(int i=0;i<hang;i++)
    {
        max=max>visited[i][j]?max:visited[i][j];
    }
    return max;
}