深度优先遍历经典例题

这是一篇关于使用深度优先遍历解决背包问题的博客。牛牛面临一个背包问题,需要在不超过背包容量的前提下,确定有多少种零食组合方式。通过输入零食数量和背包容量,以及每袋零食的体积,利用深度优先搜索算法可以计算出所有可能的组合总数。博客提供了具体的输入输出示例,并提及了深度遍历在这种问题中的应用。

牛牛准备参加学校组织的春游, 出发前牛牛准备往背包里装入一些零食, 牛牛的背包容量为w。
牛牛家里一共有n袋零食, 第i袋零食体积为v[i]。
牛牛想知道在总体积不超过背包容量的情况下,他一共有多少种零食放法(总体积为0也算一种放法)。

输入描述:
输入包括两行
第一行为两个正整数n和w(1 <= n <= 30, 1 <= w <= 2 * 10^9),表示零食的数量和背包的容量。
第二行n个正整数v[i](0 <= v[i] <= 10^9),表示每袋零食的体积。
输出描述:
输出一个正整数, 表示牛牛一共有多少种零食放法。

输入例子1:
3 10
1 2 4

输出例子1:
8

例子说明1:
三种零食总体积小于10,于是每种零食有放入和不放入两种情况,一共有2*2*2 = 8种情况。

输入例子2:

3 10

1 5 8

输出例子2:

6

例子说明2:

可选方案有(0),(1),(5),(8),(1,5),(1,8)

例二的深度遍历的过程 (性能和暴力算法差不多,比暴力算法略好):

程序:

方法一:过了80%
import java.util.Scanner;

public class Ma
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