ang_ang_ge的博客

题目简介: 有大小为10 20 50 100 的四种物品，装入容量为 n 的背包，问刚好装满背包的方法数 样例1： 输入 0 输出 0 样例2： 输入 100 输出 11 样例3： 输入 15 输出 0 注意事项： 由于大小都是10的倍数，可进行判断： 若容量n是10的倍数，则将n除以2，物品大小以1 2 5 10计算； 若容量n不是10的倍数，则输出0，程序结束。 思路： 循环4个物品大小与1~n的容量，两者相减得到一个容量，此容量指放入当前循环物品前的容量，放入当前

【编辑距离】 设A和B是两个字符串。我们要用最少的字符操作次数，将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作共 有三种： 1、删除一个字符； 2、插入一个字符； 3、将一个字符改为另一个字符。 对任意的两个字符串A和B，计算出将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作次数。 【输入】 第一行为字符串A；第二行为字符串B；字符串A和B的长度均小于2000。 【输出】 只有一个正整数，为最少字符操作次数。 【输入样例】 sfdqxbw gfdgw 【输出样例】 4 dp函数中第一个坐标代表第一个字符串中的

【数的划分】 将整数n分成k份，且每份不能为空，任意两份不能相同(不考虑顺序)。 例如：n=7，k=3，下面三种分法被认为是相同的。 1，1，5； 1，5，1； 5，1，1； 问有多少种不同的分法。 输出一个整数，即不同的分法。 【输入】 两个整数n，k(6<n≤200，2≤k≤6)，中间用单个空格隔开。 【输出】 一个整数，即不同的分法。 【输入样例】 7 3 【输出样例】 4 思路： dp[i][j] 指在有 i 个数划分为 j 个时所有的方法数 如果是最普通的方程的话应该长这样： dp[i][j

呐，题在这儿 【装满背包的方法数】 有n个物品，找出能刚好装满背包（容量为t）的方法数。如： n=5, 5个物品大小分别为1,2,3,4,5，背包容量t=5； 那么可能的组合有5=1+4和5=2+3和5=5三种组合方式。 【输入】 输入的第一行是两个正整数n和t，用空格隔开，其中1≤n≤20,表示物品的个数，t为背包容量(1≤t≤1000); 接下来的一行是n个正整数，用空格隔开。 【输出】 和为t的不同的组合方式的数目。 【输入样例】 5 5 1 2 3 4 5 【输出样例】 3 思路： 循环遍历每个物品

动规导弹来喽！

问题如下： 有一个已知容量的背包与一些已知占用空间与价值的物品，一些物品只有一个，一些有几个，一些有无数个，问背包可容纳的最大价值。 本题就是将0/1背包、多重背包与完全背包问题进行结合，在判断问题类型后进行相对应的操作 模板 0/1背包问题： void one(int c, int w){ for (int v = m; v >= w; v--){ f[v] = max(f[v], f[v - w] + c); } } 完全背包问题： void wan(int c, int w

本题与0/1背包问题非常相似，只是每个物品都有无限个。 给定物品种类个数，背包容量与各个物品的大小与价值，问可容纳的最大价值是多少？ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // w,c数组分别储存重量和价值 int w[200],c[200],f[200]; int main(){ int m, n; cin >> m >> n; for (int i = 1; i <= n; i++){ cin

在m行n列中有多少条路径可以从(1,1)到(m,n)？ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int a[1005]; int main(){ int m,n; cin >> m >> n; // 从左到右，逐次更新 for (int i = 1; i <= m; i++){ for (int j = 1; j <= n; j++){ if (i == 1 && j ==

0/1背包问题续：价值相近的背包 有两个背包与一些物品，放入两个背包中使价值最相近，问最小价值差是多少？ 这道题中，数值具有容量和价值双重身份，价值差就是最大价值。 要做的就是在一个容量为总容量/2的背包中放尽量大价值的物品即可 （0/1背包问题思路看https://blog.youkuaiyun.com/ang_ang_ge/article/details/120799476?spm=1001.2014.3001.5501） 代码 #include <bits/stdc++.h> using namesp

0/1背包问题是动态规划中最为经典的题目。 有n个物品，已知各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 样例输入： 3 8 3 3 5 4 5 5 样例输出： 8 上一篇文章中用了二维数组，比较浪费空间复杂度，这里使用一维数组，思路与上一篇相同。（一维数组只保留最高价值） 由于用了一维数组，所以关键判别式应为 f[j] = max(f[j], f[j - w[i]] + c[i]); 代码如下： #include <bits/stdc++.h> using

0/1背包问题是动态规划中最为经典的题目。 有n个物品，已知各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 样例输入： 3 8 3 3 5 4 5 5 样例输出： 8 思路： 动态规划，列表为先 接下来需要寻找规律，关键节点为： 当可以放入选定物品时进行价值比较。 如【5,2】： 当前可以放入物品2，这时需要比较两者价值，则比较【5,1】与【0,1】+自身价值 【5，1】是指如果不替换的价值；而【（5 - 5），1】是指腾出物品所需空间后剩余价值（第一个5为当前背包容量