阿里2020最新动态规划题:背包问题

这篇博客探讨了如何使用动态规划解决阿里面试中的一道背包问题,详细介绍了算法思路、复杂度分析以及代码实现,并通过优化将空间复杂度降低到O(m)。

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

在n个物品中挑选若干物品装入背包,最多能装多满?假设背包的大小为m,每个物品的大小为A[i]。
你不可以将物品进行切割。

点此在线做题

样例 1:

输入:  [3,4,8,5], backpack size=10
输出:  9

样例 2:

输入:  [2,3,5,7], backpack size=12
输出:  12

算法:DP

从已知的题目中,可以总结出以下两点:

  • 每件物品只有一种
  • 每件物品最多选择一次
    那么考虑对于前i件的物品在容量为w的背包下,最大的装载量是多少,由此可以总结出对应的子结构,进行动态规划。

算法思路

设计dp数组dp[n][m],用dp[i][j]表示第i个物品在容量为j的背包下,最大的装载量。

在这个问题中,若只考虑第i件物品的策略(放或不放),那么就可以转化为一个只牵扯前i−1件物品的问题:

  • 如果不放第i件物品,可得dp[i][j]=dp[i−1][j]
  • 如果放了第i件物品,可得dp[i][j]=dp[i−1][j−A[i]]+Ai
    总结状态转义方程为
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