#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct item
{
int vol,val; //volum和value
}item[1001];
int main()
{
int n,m;
int dp[1001];
while(scanf("%d%d",&n,&m)==2)
{
memset(dp,0,sizeof(dp));
for(int i=0;i<n;i++)
scanf("%d%d",&item[i].vol,&item[i].val);
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=m;j>=item[i].vol;j--)
{
dp[j]=max(dp[j],dp[j-item[i].vol]+item[i].val);
//printf("%3d ",dp[j]);
}
//printf("\n");
}
printf("%d\n",dp[m]);
}
}相关推荐
01背包和完全背包【模板】(包含优化)
我在这里就只写了最简单的代码模板,没有什么讲解,而具体讲解,我在这里推荐几篇博客,我认为讲解得非常清楚,能给大家提供帮助 01背包: 01背包问题 图解+详细解析 (转载)_可控的事情要谨慎,不可控的事情要乐观。-优快云博客_背包问题0-1背包问题的优化_nicolelili1的专栏-优快云博客_背包问题优化 完全背包: 完全背包问题(详细解答)_曼切斯特的流氓的博客-优快云博客_完全背包问题 01背包 推荐题目 01背包我写了三种模板,分别为二维形态,滚动数组和一维优化 二维数组.
字节菜鸡一面凉经
面试内容相当简单,可能是我开场自我介绍说了,觉得自己很惊讶并且很高兴能够收到字节的面试,实际上自己感觉实力还未达到如何如何。面试时间一个小时,面试官很和善,一时答不上来的问题还会引导我。面试内容如下: 实习: 实习经历,做过的项目内容 操作系统: 进程间通信的方式 Linux的一些常用操作 计算机网络: TCP三次握手,为什么需要三次握手 数据库 ①设计学生...
保姆级教程:用torch.profiler给你的vLLM推理做个“全身体检”(附Perfetto可视化分析)
本文提供了一份详细的vLLM推理性能分析教程,通过torch.profiler和Perfetto工具链实现从数据采集到可视化分析的全流程。文章涵盖了环境配置、性能数据采集、trace文件解析以及Perfetto可视化分析,帮助开发者优化大模型推理服务的性能,显著降低计算资源消耗。
01背包(模板)
01背包n种物品,没种的重量为W,价值为V,背包容量为C,求在不超过C的情况下能装入的最大价值;测试数据:5 102 62 36 55 44 6Answer: 15第一种是用一维数组表示的: 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 #include<al...
解密UFS Explorer:Drobo BeyondRAID数据恢复实战指南
本文详细介绍了使用UFS Explorer Professional Recovery软件中的Drobo BeyondRAID助手进行数据恢复的完整实战流程。当Drobo设备因BeyondRAID配置信息丢失而无法访问时,该工具能安全、只读地扫描硬盘,虚拟重建存储池,帮助用户找回宝贵数据。指南涵盖了从前期准备、硬盘选择、配置扫描到数据安全导出的每一步关键操作与常见问题解决方案。
「 网络安全常用术语解读 」软件成分分析SCA详解:从发展背景到技术原理再到业界常用检测工具推荐
软件成分分析(Software Composition Analysis,SCA)是一种用于识别和分析软件内部组件及其关系的技术,旨在帮助开发人员更好地了解和管理其软件的构建过程,同时可帮助安全人员揭秘软件内部结构的神秘面纱。SCA技术的发展与软件行业的快速发展密不可分,下面将介绍SCA的发展背景、技术原理以及当前主流SCA工具。
01背包模板、完全背包 and 多重背包
转载请注明出处:http://blog.youkuaiyun.com/u012860063 讲解链接:http://www.cppblog.com/tanky-woo/archive/2010/07/31/121803.html 01背包模板: /* 01背包问题 01背包问题的特点是,">每种物品仅有一件,可以选择放或不放。 01背包问题描述: 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品...
SAP PS项目计划成本与预算设计:从概念到可用性控制详解
在项目管理中,成本计划与预算管控是决定项目成本能否受控的两个核心概念。成本计划反映“预计花费”,预算是“授权上限”,两者在WBS结构上既相互关联又彼此独立。SAP PS通过计划版本管理不同口径的估算,并借助可用性控制机制对采购申请、采购订单等业务操作进行事前拦截与提示,从而实现从“事后追认”到“事前控制”的转变。理解计划成本作为预算基线、预算作为控制阀门的原理,能够帮助实施顾问和项目管理者合理设计项目财务流程。在大型工程、研发或总包项目中,明确WBS层级、预算对象和检查规则,可有效避免超支风险。围绕SAP
【个人模板】 动态规划01背包
#include using namespace std; struct item { int vol,val; //volum和value }item[1001]; int main() { int n,m; int dp[1001]; while(scanf("%d%d",&n,&m)==2) {
视频动作识别、行为识别、时空动作检测数据集整理(持续更新)
动作、行为、事件 在计算机视觉的相关研究中,人体的动作、行为识别是一个基础研究问题。但目前识别、检测人类的动作/行为仍然是一个巨大的挑战。这里整理下当前相关的细分任务、数据集和开源代码(持续更新中)。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的输入输出线性化精确转矩控制
由于IOFL控制律中实时引入了当前状态的反馈(id,iq,ωe),电感的变化被非线性项自动补偿,转矩仅出现微小幅度的波动(< 2%),展现出极强的参数鲁棒性。:电压方程中的耦合项(ωeLqiq和 −ωeLdid)仅通过前馈补偿,当转速 ωe较高时,微小的前馈误差会导致显著的d-q轴电流交叉耦合;其中,ud,uq为定子电压,id,iq为定子电流,Rs为定子电阻,Ls为定子电感,ωe为电角速度,ψf为永磁体磁链,p为极对数。(步长 Ts=10μs,即100ns?
背包dp模板总结
那么最大价值依赖哪些位置呢,首先肯定依赖i-1,j的位置,因为不选这个位置所以对容量没有任何影响,其次要注意的是我们的要求是不超过j的最大价值,所以要对于所有满足条件的容量j都需要更新,那么代码的递推思路自然就是,首先当前位置等于i-1,j位置的值,就是如果不选的位置,对于i这一层j从零开始到最末尾,只要大于当前物品体积的j位置都要更新为i-1,j,以及(i-1,j-v[i])+w[i],的最大值,因为这些位置选了当前位置的值的时候,从w[i]到v其实都没有超标(假设只考虑这个位置),具体看代码。
RK3588芯片CAN总线调试秘籍:SocketCAN与错误帧攻略
RK3588芯片在嵌入式领域凭借8nm工艺和强大性能成为核心控制器。本文详细介绍了其CAN总线配置流程,包括硬件连接、内核驱动配置及SocketCAN命令操作,并深入解析了CAN通信中的错误帧机制及分析方法。通过智能工厂案例,展示了从问题定位到解决方案的全过程,强调了稳定通信对工业应用的重要性。文章为RK3588的CAN总线应用提供了实用技术参考,并对未来智能诊断技术在该领域的应用进行了展望。
十六周周总结
前言
信奥赛C++提高组csp-s之数论基础专题课:从同余到分数模运算1(知识地图:同余、裴蜀定理、扩展欧几里得、乘法逆元、分数模运算)
信奥赛C++提高组csp-s之数论基础专题课:从同余到分数模运算1(知识地图:同余、裴蜀定理、扩展欧几里得、乘法逆元、分数模运算)
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
装载问题 贪心转化为01背包问题DP解决(自己编了一道题)
刚刚上完算法课,讲了装载问题,挺有用的,感觉比赛里可能会出现类似的,我去各大oj搜了一下,没有现成的题目,于是自己编了一道题。这是我模仿编的题,基本上就是模板题,没挖坑,自己也没有准确的测试数据,自己试了几个例子反正是没啥问题,不知道自己代码对不对,欢迎大家来批评指正。 Loading problem Time Limit: 1 Seconds Memory Lim
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/
C++01背包模板
所以,我们可以从第N个物品类推第N-1个物品:f[N-1][V]=max(f[N-2][V],f[N-2][V-v[N-1]]+w[N-1])f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-v[i]]+w[i]) (其中j-v[i]>=0)我们发现f[i][j]只和第i-1层和本层的数值有关,所以我们不必开1000*1000的数组,可以将i%2,进行两层之间的传递。我们又可以从第N个物品类推V-1体积时的情况:f[N][V-1]=max(f[N-1][V-1-v[N]]+w[N])
文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。
[背包] 背包问题算法模板(模板)
文章目录0. 前言1. 01背包2. 完全背包3. 多重背包4. 分组背包 0. 前言 背包问题是众多 dp 问题的母题,是一个很重要的知识点。该博文基于背包九讲总结,会将背包九讲内容及模板题全部总结一般,也是鉴于学习进度,目前仅总结了 01 背包及优化模型,完全背包,多重背包,分组背包。 初次系统学习背包问题,总结不够到位,往各位同学批评指正!十分感谢~ 背包问题共性: n 个物品,一个容量为 v 的背包 每个物品两个属性,体积 vi,价值 wi 要求在这些物品中挑总体积不大于 v 的物品并使背包装入
【OJ】动规练习七之【模板】01背包
第二种情况:选择i物品,那么必须有w[i],实现的价值最大,就得从i-1里面挑价值最大的出来,并且此时体积要改变,所以到这里的体积必须能够装下v[i],到i-1位置体积就必须小于j-v[i],但是这里必须判断dp[i][j]是不是等于-1,所以这里的状态表示就是dp[i][j]不是等于-1情况下w[i]+dp[i-1][j-v[i]]第一种情况:不选择i物品,那么就是在i-1里面选择,并且体积也依旧小于j,所以就是dp[i-1][j]它依赖它的上一行位置,i-1表示的是上一行,从上往下。
01背包、完全背包、多重背包、分组背包问题讲解
背包问题的核心是:在限定容量的背包中,选择一组物品使得总价值最大。不同变种的区别在于物品的选择限制:0-1 背包:每种物品。完全背包:每种物品可以选。多重背包:每种物品有。分组背包:将所有物品分成若干组,每组物品中最多只能。
01背包模板+空间压缩优化
01背包模板+空间压缩优化01背包模板。
[python刷题模板] 背包问题
【代码】[python刷题模板] 背包问题。
01背包 完全背包 多重背包 求价值 求方案数 各种模板
菜得只能背模板…QAQ 文章目录01背包(求最大价值)完全背包(求最大价值)多重背包(求最大价值)01背包(求方案数)其他变形题 01背包(求最大价值) 模板题:AcWing 01背包问题 N为物品数,V为背包体积 v[i],w[i]分别表示第i件物品的体积和价值 f[j]表示体积最大为j的最大价值 for(int i=1;i<=N;i++) { for(int j=V;j>=v[i];j--) { f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]); } } 完全背包(求
01背包、完全背包、多重背包模板
三种背包概念 01背包(ZeroOnePack): 有N件物品和一个容量为V的背包。每种物品均只有一件。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 完全背包(CompletePack): 有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总...
【背包问题】01背包问题和完全背包问题的模板
背包问题是一类经典的动态规划问题,背包问题分为:01背包问题,完全背包问题,多重背包问题和分组背包问题。这一类问题,我们可以使用闫式分析法,借鉴yxc大佬的思路创作的博客,以便自己复习和思考。 这是属于动态规划问题,我们一般可以从两个方面来分析动态规划问题:状态表示和状态计算。状态表示中分为:集合和属性。 我们来先确定这个问题的集合:因为在题目中,我们可以知道时从N件物品中挑选出一些物品,且这些物品的总体积不超过背包容量,我们需要2个变量来进行表示状态:f[i][j] 表示的是我只从
01背包:模板题+实战题
我们有一个背包,背包的容积有限,最多只能装下总体积为V的物品。现在给定我们N个物品,第i个物品的体积vi,对应的价值是wi1≤i≤N每个物品有且仅有一个。要求我们再背包容量允许的范围内,选取物品,使得总价值最大。
2705



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



