karry_zzj的博客

问题描述 有N种物品和一个容量为W的背包，每种物品都有无限件可用。第i种物品的重量是w[i]，价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。分析和01背包不同的是，物品是无限件，从选择物品的角度看，它不再像01背包那样，有两种选择：选or不选， 它可以选0件、1件、2件……等等，所以我们按照01背包的状态转移思想我们便可以有这样的状态转移方程： dp

问题描述有N种物品和一个容量为W的背包。第i种物品最多有n[i]件可用，每件重量是w[i]，价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。分析：两个最基本的算法：1.使用三重循环进行递推： 状态转移式为：dp[i][j]=max{dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i]|0<=k<=n[i]} 关键代码如下：void solve(){

终于开启了DP的新篇章了——背包问题。很鸡冻啊！！ 参考《背包九讲》进行自我整理，真的很难理解呀QAQ！01背包问题描述：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。分析：01背包中的“01”就是一种物品只有1件，你可以选择放进去背包即1，也可以选择不放入背包中即0。构造一个最优解的结构特征： 定义：dp[i][j]为前i