完全背包问题(一维+0-1背包强推广)

本文深入探讨了完全背包与0-1背包问题的解决策略,通过详细的代码示例展示了两种背包问题的算法实现。从核心概念出发,解析了完全背包如何通过调整循环顺序来优化算法效率,以及0-1背包的基本思想与应用。文章强调了两种背包问题的内在联系,指出0-1背包是基类,完全背包和多重背包均可视为其扩展。

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		#include<iostream>


using namespace std;

int n,m;
const int N=1010;
int f[N];
int v[N],w[N];

int main()
{
    
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)cin>>v[i]>>w[i];
    
    for(int i=1;i<=n;i++)//f[i]的意义是体积<=i可以获得的最大价值
     for(int j=v[i];j<=m;j++)//其实在第一次循环就把第一个物件放最多放几次确定了
       f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]); //因为之前的数就是通过(f[j],f[j-v[i]]+w[i]),比如说f(2)=f(1)+f(1)跟当前的f(2)进行pk
    											//可以确定是用2个f(1)还是一个f(2)类推,f(3)的时候我们可以选是f(1)+f(2)此时
    cout<<f[m];							//如果f(2)的价值大于2个f(1)那么f(3)=f(1)+f(2)这个f(2)不能拆,反之如果
												//如果f(2)的价值小于2个f(1)在前面f(1)和f(2)pk时f(2)就已经被换成2个f(1)了
												//那么此时f(3)=f(1)+f(2)就可以拆成f(3)=f(1)+f(1)+f(1);这就是完全背包转移方程能
												//选多个重复的原因,因为j是以v(i)开始所以巧妙的能进行判定,至于公式是怎么
												//弄出来的这就是数学家的事了,不要去抢数学家的饭碗。		
    return 0;
}
#include<iostream>


using namespace std;
		int n,m;
const int N=1010;
int f[N];
int v[N],w[N];

int main()
{
    
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)cin>>v[i]>>w[i];//总结一下吧,其实0-1背包,完全背包,多重背包都能用0-1背包的一维做
    														//做推广,开始我查了一下,网上挺多博客把多重和完全背包分开,但是
    														//细想,取有限个和取无限个概念都一样只不过是在k那里加个特判
    														//让可以取无限个变成只能取到有限个,当然如果数据给的正好,就可以
    														//取到极限,所以说0-1背包是基类,多重背包可以从0-1背包弱推广
    														//完全背包可以看成是多重背包的一种推广或者是0-1的强推广。
    														//相当于c++语法的基类和子类这种关系;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=m;j>=v[i];j--)
            for(int k=1;k*v[i]<=j;k++)
              f[j]=max(f[j],f[j-k*v[i]]+k*w[i]);    
               
               cout<<f[m];
    return 0;
}


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