01背包多种状态方程

01背包问题和完全背包问题 01背包 01背包字面意思来看0就是不拿,1就是拿,且每次只能拿一个物品放入背包。 开二维数组的状态方程: 此情景为往固定容量的背包里装物品,使包内物品为最大价值 实际上就是在每个物品的基础上,遍历所有可能的背包空间,如果放得下去就比较放与不放对价值的影响 一维数组的状态方程: ... 阅读详情

01背包多种解法    

1.  状态转移方程:

   dp[i][j] = dp[i + 1][j]    -------------( j < we[i] )

   dp[i][j] = max( dp[i + 1][j] , dp[i + 1][j - we[i] ] +va[i])    ------其他情况

从第i个物品开始挑选总重小于j时,总价值最大。dp[0][v]就是答案。

代码如下:

void solve()
{
	for(int i = n - 1; i >= 0; i--)
	{
		for(int j = 0; j <= v; j++)
		{
			if(j < we[i]) 
			dp[i][j] = dp[i + 1][j];//无法取第i个物品的情况
			else
			{
				dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j - we[i]] + va[i]);
			} 
		}
	}
	printf("%d\n", dp[0][v]);
}

1.  状态转移方程:

dp[i + 1][j] = dp[i][j]    -------------( j < we[i] )

dp[i + 1][j] = max( dp[i][j] , dp[i][ j - we[i] ] + va[i])

dp[0][j] = 0;

从前i个物品中选出总重量不超过j的物品时总价值的最大值。

代码如下:

void solve()
{
	for(int i = 0; i < n; i++)
	{
		for(int j = 0; j <= v; j++)
		{
			if(j < we[i]) 
			dp[i + 1][j] = dp[i][j];//无法取第i个物品的情况
			else
			{
				dp[i + 1][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - we[i]] + va[i]);
			} 
		}
	}
	printf("%d\n", dp[n][v]);
}

背包问题细节探析 引言:上一周在看《背包九讲》,这周也在练习背包型动态规划的题目,在这里分享几点学习过程中的体会,涉及到空间优化:二维转一维的理解以及循环顺序的理解,最后会析背包问题的一些变种问题。为了叙述方便,这篇博客仅仅谈及01背白问题和完全背包问题,其余读者感兴趣可以自己查阅《背包九讲》01背包01背包问题是所有背包问题的基础,先来看裸的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 阅读详情

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LiQiyaoo
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