动态规划完全背包问题,python版本

文章探讨了完全背包和01背包问题在遍历顺序上的差异,指出01背包从大到小遍历以确保物品只被添加一次,而完全背包由于允许物品无限次添加,需从小到大遍历。动态规划的解法中,完全背包的递推公式也反映了这一区别。

完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件。

01背包和完全背包唯一不同就是体现在遍历顺序上,所以本文就不去做动规五部曲了,我们直接针对遍历顺序经行分析!
首先在回顾一下01背包的核心代码

for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
    }
}

我们知道01背包内嵌的循环是从大到小遍历,为了保证每个物品仅被添加一次。

而完全背包的物品是可以添加多次的,所以要从小到大去遍历,即:

// 先遍历物品,再遍历背包
for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = weight[i]; j <= bagWeight ; j++) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

    }
}

零钱兑换 II

  1. 确定dp数组以及下标的含义
    dp[j]:凑成总金额j的货币组合数为dp[j]

  2. 确定递推公式
    dp[j] 就是所有的dp[j - coins[i]](考虑coins[i]的情况)相加。

所以递推公式:dp[j] += dp[j - coins[i]];

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