Day 44 | 动态规划完全背包、518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ

派大蒜

于 2024-02-13 09:15:17 发布

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分类专栏：二月红文章标签：动态规划算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46554918/article/details/136092899

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本文详细讲解了完全背包问题与0-1背包的区别，特别强调了完全背包中内层循环从weight[i]到V的遍历策略，以及在货币兑换和组合总和问题中的应用，涉及动态规划状态转移方程的编写。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

完全背包

题目
 文章讲解
 视频讲解

完全背包和0-1背包的区别在于：物品是否可以重复使用

思路：对于完全背包问题，内层循环的遍历方式应该是从weight[i]开始一直遍历到V，而不是从V到weight[i]。这样可以确保每种物品可以被选择多次放入背包，从而求解完全背包问题。

对于完全背包问题，需要对内层循环进行调整，以确保每种物品可以被选择多次放入背包。

import java.util.*;

public class Main {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int N = sc.nextInt(); // 研究材料种类
        int V = sc.nextInt(); // 行李箱空间

        int[] values = new int[N]; // 物品价值
        int[] weight = new int[N]; // 物品重量

        // 依次输入每种物品的重量和价值
        for (int i = 0; i < N; i++) {
   
            weight[i] = sc.nextInt(); // 物品重量
            values[i] = sc