一、完全背包
完全背包
1. 完全背包和0-1背包的区别
完全背包的物品可以使用无数次;而0-1背包的物品只能使用1次(倒序遍历)。
2. 遍历顺序
遍历背包和遍历物品的层序可以颠倒。
3. 代码实现
def knapsack(n, bag_weight, weight, value):
dp = [[0] * (bag_weight + 1) for _ in range(n)]
# 初始化
for j in range(weight[0], bag_weight + 1):
dp[0][j] = dp[0][j - weight[0]] + value[0]
# 动态规划
for i in range(1, n):
for j in range(bag_weight + 1):
if j < weight[i]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i])
return dp[n - 1][bag_weight]
# 输入
n, bag_weight = map(int, input().split())
weight = []
value = []
for _ in range(n):
w, v = map(int, input().split())
weight.append(w)
value.append(v)
# 输出结果
print(knapsack(n, bag_weight, weight, value))
二、518. 零钱兑换 II
518. 零钱兑换 II
1. 具体思路
(1)明确DP数组的含义:装满容量为 j 的背包,有DP[j]的方法。最终求的是背包容量dp[amount]。
(2)递推公式:dp[j] += dp[j-coins[i]]
(3)DP数组初始化:dp[0]=1,因为dp数组递推公式是累加的,所以如果初始化为0,那么无论如何递推都全为0。这样初始化的含义是装满背包为0的有1种方法。
(4)遍历顺序:本题是求装满背包有多少种方法。1)先遍历物品,再遍历背包:均是从小到大遍历,得到的是组合数,只有(1,2);2)先遍历背包,再遍历物品:得出的排列数,有(1,2)和(2,1)。
(5)打印DP数组。
2. 代码实现
class Solution:
def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
dp = [0] * (amount+1)
dp[0] = 1
for coin in coins:
for j in range(coin, amount+1):
dp[j] += dp[j-coin]
return dp[amount]
三、377. 组合总和 Ⅳ
377. 组合总和 Ⅳ
1. 具体实现
本题与上一题非常相似,本质上求的是排列数,所以是先遍历背包再遍历物品。
2. 代码实现
class Solution:
def combinationSum4(self, nums: List[int], target: int) -> int:
dp = [0] * (target + 1)
dp[0] = 1
for i in range(target+1):
for j in nums:
if i-j>=0:
dp[i] += dp[i-j]
return dp[target]