0-1背包的模板套用,一维数组
int dp[MAXN];
for(int i=0;i<n;i++)
for(int j=W;j>=w[i];j--) //这里要记住,是j=w,j--,后面在处理完全背包问题时,就会反过来,在这里不在多说,只是提醒一下
dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]); //dp[i][j]表示的是第i个物品在容积为j时的价值。
printf("%d\n",dp[W]);
完全背包 一维数组
int dp[MAXN];
for(int i=0;i<n;i++)
for(int j=w[i];j<=W;j++) //看这里就是我上面是说的不同之处,首先这样的处理可以实现在容积w的限制下,物品i的多次使用,而01背包的逆向处理就无法实现这个无限次利用,想不明白可以自己拿纸试一下
dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]);
printf("%d\n",dp[W]);
多重背包
for(int i=0;i<n;i++)
{
int num=m[i];// 用来找a
for(int k=1;num >0;k< <=1)
{
int mul=min(k,num);
for(int j=W;j>=w[i]*mul;j--)
{
dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]*mul]+v[i]*mul);
}
num -=mul;
}
}
printf("%d\n",dp[W]);
最长公共公共子序列
for(int i=0;i<s.size();i++) //s,s2表示两个字符,这里是使用的string类
{
for(int j=0;j<s2.size();j++)
{
if(s[i]==s2[j])
dp[i+1][j+1]=dp[i][j]+1; //如果两个字符各自在第i个位置和第j个位置相等,那么dp[i][j]的状态一定是从他们各自相等的字符的状态+1得到
else
dp[i+1][j+1]=max(dp[i+1][j],dp[i][j+1]);
}
}
最长不下降子序列和
int LIS(int *array){//最长不下降子序列和
int ans=-1;
int dp[MAX_N];
for(int i=0;i<MAX_N;i++){
dp[i]=1;//length初始化为1
for(int j=0;j<i;j++){
if(array[i]>=array[j]&&(dp[j]+1>dp[i]))
dp[i]=dp[j]+1;
}
ans=max(ans,dp[i]);
}
return ans;
}
最大连续子序列和
int MSLS(int *array){//最大连续子序列和
int dp[MAX_N];
for(int i=0;i<MAX_N;i++){
if(i==0)
dp[i]=array[i];
else{
dp[i]=max(dp[i-1]+array[i],array[i]);
}
}
return dp[MAX_N-1];
}
转自:https://blog.youkuaiyun.com/qq_41670466/article/details/81544518;https://blog.youkuaiyun.com/qq_41660465/article/details/83616151