背包复习

最新推荐文章于 2025-07-25 18:01:30 发布
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本文深入探讨了背包问题的核心概念，包括01背包和无穷多次背包的区别，通过实例展示了如何使用动态规划解决背包问题，并解释了函数引用在无穷多次背包中的应用。

背包本质是动归，动归实际就是有条理的穷举。01背包就是物品只能放一次的背包，对应的函数在迭代时注意不能叠加物品。

常见的背包就是无穷多次背包，可以引用自己本身的函数（引用装的更少时候的状态）


http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8191808



牧风
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信息学奥赛复赛复习03-CSP-J2019-03-纪念品-背包、01背包、完全背包
ya888g
09-25 1034
现有 N件物品和一个容量为V的背包，第 i件物品的体积是 v[i],价值是 w[i],在背包能承受的范围内，试问将哪些物品装入背包后可使总价值最大，求这个最大价值。第一行包含三个正整数 T,N,M，相邻两数之间以一个空格分开，分别代表未来天数 T，纪念品数量 N，小伟现在拥有的金币数量 M。1 每天对N种纪念币，M金币数量进行一次完全背包，计算前i中纪念币，在总金币数量为j时，可以赚到的最大金币数量。第三天必须卖出所有纪念品换回 216 枚金币，第二天剩余 1 枚金币，共 217 枚金币。
算法复习——贪心策略篇之部分背包问题
NickHan_cs的博客
01-26 3011
算法复习——贪心策略篇之部分背包问题 以下内容主要参考中国大学MOOC《算法设计与分析》，墙裂推荐希望入门算法的童鞋学习！ 1. 问题背景 调制饮品比赛 ​ 参赛者拥有容量为800ml的杯子，可任选不超过体积上限的饮料进行混合，调制饮品价格为各所使用饮料的价格之和，所得饮品价格之和最高者获胜。问：如何使调制的饮品价格最高？ 饮料 价格（元） 体积（ml） 苏打水 60 600 汽水 10 250 橙汁 36 200 苹果汁 16 100 西瓜汁 45 300 2.
分组背包复习
夜空像是一片紫水潭，星星是些不动的大亮点，夜风是些浅蓝色的流线，云端传来喧嚣的声音。
01-20 849
呜呜
01背包复习
weixin_43998080的博客
05-09 606
01背包是一个经典的动态规划问题，题目可以参考。简单来说，我们有一个背包，其最大能装下体积为V的物品，同时，我们有N个物品，每个物品有其体积cost和价值weight,问题是：如何选择装下哪些物品，使得背包能装下的物品的总价值最高？
背包问题复习10.15
weixin_57695844的博客
10-15 142
可以看出，完全背包和01背包的区别只在于状态转移公式，不选是一样的，但是选的话，由于01背包只能选一次，遍历到当前物品时，选的话就是看遍历到上一个物品时减去当前物品价值的dp值加当前物品价值，而完全背包可以重复选，所以只要当前重量减当前物品重量的dp加上当前物品的值。就是把上面两个问题的二维数组转成一维数组，但是还是要双层循环，但是只要一个dp[j]：保存重量为j的最大价值，遍历物品，同时不断维护j，比如01背包中，由于物品只能选一次，所以。，就可以保证在计算后面的值时，前面都没选，就保证了只选了一次。
分组背包、混合背包复习打卡
Angus5201314的博客
11-05 103
思路：分组背包+路径遍历。
2025.7.25完全背包复习总结
yejunxi604的博客
07-25 819
kkksc03 的大学生活非常的颓废，平时根本不学习。但是，临近期末考试，他必须要开始抱佛脚，以求不挂科。
背包复习整理
zazaLiu的专栏
10-31 550
最近zheng hao /* 0-1背包 for(i=1;i<=n;i++) for(j=total;j>=v[i];j--) { dp[i][j]=max(dp[i][j-1],max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-v[i]]+w[i])); dp[j]=max(dp[j-1],max(dp[j],d[j-v[i]
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dianxue5904的博客
03-10 108
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基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）
12-01
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
最新发布
12-01
本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
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