Leetcode 背包问题汇总

背包月

本月是背包月,接连出了好几个背包问题,其难点在于对于问题的建模和分析。

比如下面两道题:

这两道题的不同点在于:
前者是求大小,而后者是求数量

又比如下面这道题:

它的解法实际上就是一个典型的求大小的01背包问题——容量有限情况下的问题,而难点在于“建模”

下面这道题:

讲的是背包排列与组合的问题。

又比如背包问题的变种:

这是无限可拿的完全背包问题,容量有限而可装背包的物品是充足供应的。

背包容量可变的问题。

下面来一一介绍和说明一下它们需要注意的点。

背包:大小与数量


这是一个典型的经典01背包问题,只不过有两个变量0的数量和1的数量,直接用三维dp求解即可。

import java.util.*;

class Solution {
   
    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
   
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

        for (String str : strs) {
   
            int zero = countZero(str);
            int one = str.length() - zero;
            for (int i = m; i >= 0; i--) {
   
                for (int j = n; j >= 0; j--) {
   
                    if (i < zero || j < one) {
   
                        continue;
                    }
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - zero][j - one] + 1,dp[i][j]);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

    public int countZero(String str) {
   
        int count = 0;
        for (char c : str.toCharArray()) {
   
            if (c == '0') count++;
        }
        return count;
    }
回答: LeetCode上的背包问题是指在给定一组物品和一个背包的容量的情况下,选择哪些物品放入背包,使得背包中物品的总价值最大。根据物品的选择限制,背包问题可以分为0-1背包问题、完全背包问题和多重背包问题等不同类型。[2] 对于0-1背包问题,每种物品只能选择0个或1个,即要么放入背包,要么不放入。这种情况下,可以使用动态规划来解决,定义一个二维数组dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所获得的最大价值。通过状态转移方程dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight[i]] + value[i])来更新dp数组,其中weight[i]表示第i个物品的重量,value[i]表示第i个物品的价值。最终,dp[n][W]即为所求的最大价值,其中n为物品的个数,W为背包的容量。[3] 完全背包问题是指每种物品可以选择任意个数,即可以重复放入背包。在解决完全背包问题时,可以将其转化为0-1背包问题来求解。具体做法是将每个物品拆分成多个重量和价值相同的物品,然后按照0-1背包问题的方法进行求解。[1] 多重背包问题是指每种物品有一定的数量限制,即每种物品可以选择0个到nums[i]个。对于多重背包问题,可以将其转化为0-1背包问题来求解。具体做法是将每个物品拆分成多个重量和价值相同的物品,然后按照0-1背包问题的方法进行求解。[1] 总结来说,背包问题是在给定一组物品和背包容量的情况下,选择合适的物品放入背包,使得背包中物品的总价值最大。根据物品的选择限制,背包问题可以分为0-1背包问题、完全背包问题和多重背包问题等不同类型,可以使用动态规划的方法来解决。[2][3]
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