7.27每日心得

文章探讨了动态规划在解决01背包、完全背包问题以及最长上升子序列中的应用,强调了状态方程在不同问题中的差异。此外,还介绍了处理二维费用的背包问题,其中涉及体积和容量的双重限制,通过嵌套循环优化解决方案。

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写了些运用01背包,完全背包的题

主要就是找状态方程,两种主要差别就是j一个是反着循环,一个是正着来

最长上升子序列的动态规划,也是运用dp

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[100],dp[100];
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		dp[i]=1;
		for(int j=1;j<i;j++)
		{
			if(a[j]<a[i]){
				dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
			}
		}
		printf("dp[%d]=%d\n",i,dp[i]);
	}
	return 0;
}

二维费用的背包问题,不只容量有限制,还有别的限制。

例如,两层for循环,一层是体积限制,一层容量限制,体积b,容量c,就是比普通限制多层循环

 cin >> a >> b >> c;
    for(int i = 0; i < a; i ++ ) cin >> v[i] >> t[i] >> w[i];
    for(int i = 0; i < a; i ++ )
    	for(int j = b; j >= v[i]; j -- )
    		for(int k = c; k >= t[i]; k -- )
    			f[j][k] = max(f[j][k], f[j - v[i]][k - t[i]] + w[i]);
	cout << f[b][c] << endl;

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