夜深人静写算法(十九)- 背包总览

本文对各种类型的背包问题进行了全面的总结,包括0/1背包、完全背包、多重背包、分组背包及其混合问题。通过对状态转移方程的回顾,分析了动态规划在解决背包问题中的应用,强调了状态转移边界和初始化的重要性。此外,文章还探讨了负数容量、多维容量问题以及K优解的处理方法,提供了相关题集推荐,帮助读者深入理解和实践背包问题。

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一、前言

  本文将对所有背包问题进行一个总结,也是为了致敬 《背包九讲》这部神作。
  也有读者和我说自己觉得动态规划实在是太难了,就算能够想到状态表示,也不一定能够推出状态转移方程,就算模糊的有状态转移方程的概念,写的时候一些枚举顺序、初始化什么的也总是会出错,作者也有同感,所以想了一些容易理解的办法,在这篇文章中进行了一个归纳和总结。
  总结是一个好习惯,经常做总结的人,运气一定不会太差,每次总结都能够从中学到新的东西,从历史中吸取教训,作为后人的借鉴,于人于己,都是有百利而无一害的!

二、背包问题概览

  • 本文主要是对几大类背包问题进行一个总结和回顾,然后对常见问题进行归纳和分析,关于状态转移方程都是一笔带过的,如果想知道详细的推导过程,可以翻看下面链接给出的前置章节。

1、技能点回顾

夜深人静写算法(十四)- 0 / 1背包
### 关于前缀和算法 #### 前缀和的概念 前缀和是一种用于快速计算数组某一段区间的元素之和的技术。通过预先处理得到一个新的数组 `prefix_sum`,其中每一个位置 i 上存储的是原数组从起始位置到当前位置所有元素的累加和。这样可以在常数时间内求得任意子数组的和。 对于长度为 n 的输入序列 A[0...n-1],其对应的前缀和数组 PrefixSum 定义如下: \[ \text{PrefixSum}[i]=\sum_{j=0}^{i}\text{A}[j], (0≤i<n) \][^5] #### C++实现方式 下面是一个简单的C++代码片段来展示如何构建并利用前缀和来进行区间查询: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int nums[] = {1, 2, 3, 4, 5}; const size_t N = sizeof(nums)/sizeof(int); // 构建前缀和数组 long prefix_sums[N]; prefix_sums[0] = nums[0]; for(size_t i = 1; i < N; ++i){ prefix_sums[i] = prefix_sums[i - 1] + nums[i]; } // 查询指定范围内的总和 auto sum_range = [](const long* ps, int start, int end)->long{ if(start == 0) return ps[end]; else return ps[end]-ps[start-1]; }; cout << "The sum of elements from index 1 to 3 is: " << sum_range(prefix_sums, 1, 3); return 0; } ``` 这段代码首先创建了一个名为 `nums` 的整型数组作为示例数据源;接着定义了函数对象 `sum_range()` 来方便地获取给定索引范围内数值的累积和;最后打印出了下标 1 至 3 这个闭合区间内所有数字相加之和的结果. #### 学习资源推荐 针对希望深入理解前缀和技术及其应用场景的人士,《夜深人静算法》系列提供了丰富的案例研究与实践指导。特别是有关整数分块的部分讨论到了一些基于前缀和技巧优化解决方案的实际例子. 此外,“画解强连通”虽然主要关注图论中的强连通组件问题,但也涉及到了多种高效的数据结构算法组合应用实例,可以间接帮助读者更好地掌握包括但不限于前缀在内的各类实用工具[^1].
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