给出 n 个物品, 以及一个数组, nums[i] 代表第i个物品的大小, 保证大小均为正数, 正整数 target 表示背包的大小, 找到能填满背包的方案数。每一个物品只能使用一次
样例
给出候选物品集合 [1,2,3,3,7] 以及 target 7
结果的集合为:
[7]
[1,3,3]
返回 2
解题思路:
与Lintcode 588. 划分和相等的子集类似,只不过从是否能填满的条件变为填满的方案数。


public class Solution {
/**
* @param nums: an integer array and all positive numbers
* @param target: An integer
* @return: An integer
*/
public int backPackV(int[] nums, int target) {
// write your code here
//dp[j]表示在前i个物品中挑选物品能将容量为j的背包填满的方案数
int[] dp = new int[target+1];
//初始化
dp[0] = 1;
for(int j=1; j<=target; j++)
dp[j] = (j == nums[0]) ? (dp[j]+1) : 0;
for(int i=1; i<nums.length; i++)
for(int j=target; j-nums[i] >= 0; j--)
dp[j] += dp[j-nums[i]];
return dp[target];
}
}

本文探讨了给定一组物品大小和背包容量,如何计算能恰好填满背包的不同组合方案数量的问题。通过动态规划的方法,我们定义了一个状态数组dp,dp[j]表示在前i个物品中挑选物品能将容量为j的背包填满的方案数。通过迭代更新dp数组,最终dp[target]即为目标答案。
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