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最新推荐文章于 2020-03-04 17:29:00 发布

原创最新推荐文章于 2020-03-04 17:29:00 发布 · 314 阅读

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本文深入探讨了0-1背包问题的解决方法，通过动态规划算法实现最优解。着重介绍了如何在dp数组上进行巧妙的初始化，以提高算法效率。通过实例分析，展示了动态规划在资源分配问题上的应用。

#include <iostream>
#include <limits>

using namespace std;

int main()
{
    int m,n;
    int a[21];
    int dp[101];
    int i,j;
    while(cin>>m>>n)
    {
        dp[0] = 0;
        for(i=1; i<=m; ++i)
        {
            dp[i] = numeric_limits<int>::max();
        }
        for(i=1; i<=n; ++i)
        {
            cin>>a[i];
        }
        for(i=1; i<=n; ++i)
        {
            for(j=m; j>=a[i]; j--)
            {
                if(dp[j-a[i]]!=numeric_limits<int>::max() && dp[j]>dp[j-a[i]]+1)
                {
                    dp[j] = dp[j-a[i]] + 1;
                }
            }
        }
        if(dp[m] == numeric_limits<int>::max())
            cout<<0<<endl;
        else
            cout<<dp[m]<<endl;
    }
    return 0;
}

正好装满的0-1背包问题。。。在dp数组上初始化是很有技巧的……