这篇博客探讨了二维背包问题，它涉及到物品的两种限制条件，即承重和容积。通过引用oj上的采药三问题，博主介绍了如何使用三维数组c[n][m][t]来表示状态，并提出了动态规划的解决公式：c[n][m][t] = max(c[n-1][m][t], c[n-1][m-w1[n]][t-w2[n]]+v[n])。最后，博主分享了基于二维数组实现的程序代码。"
89575491,8399482,leetcode 139 单词拆分 Python 动态规划解析,"['算法', '动态规划', 'leetcode', 'Python', '刷题']
二维背包，也是一种背包问题。
二维背包问题，主要就是说的背包放置的物品，需要两种代价才能实现，就像是两个01背包合成成了一个题目。
继续拿我们oj上题目采药三来说，给出链接：采药3
之前做的采药1用的是二维数组，一株是一维，另一维是时间，现在有承重和容积两种限制，那么我们就采用三维数组c[n][m][t]，下一株都是跟上一株的同一状态相比较。设定承重和容积为w1[n]和w2[n]，价值v[n]。
表因为是三维，不好写，所以不写了。
得出表达式：
c[n][m][t] = max(c[n-1][m][t], c[n-1][m-w1[n]][t-w2[n]]+v[n])
这样的话，根据上面这个式子，可以用二维数组来写出我们的程序。
贴出代码：
<span style="font-size:18px;">#include <stdio.h&
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