这篇博客探讨了01背包问题，其中物品有体积v和价值c，背包容量为m。通过状态转移方程dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-v[i]]+c[i])来确定最大价值。文章讨论了两种情况：背包不一定装满和背包刚好装满，并详细解释了不同计算顺序及初始化条件，以区分能否装满背包并找到最大价值。"
127364925,15191348,深度学习与神经网络的区别及应用,"['深度学习', '神经网络', '机器学习', '特征提取', '图像识别']
背包：
有n 种不同的物品，每个物品有两个属性，v体积，c价值，现在给一个体积为 m 的背包，问最多可带走多少价值的物品。
状态转移方程 dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-v[i]]+c[i])
dp[i-1][j]表示不放第i件物品的最大价值，dp[i-1][j-v[i]]+c[i]表示放第i件物品的最大价值；[i-1][j-v[i]]这个表示将 前i-1件物品放入空间为 j-v[i] 的背包中的最大价值。为啥要j-v[i] ？因为要放第i件物品，所以所剩空间就剩了 j-v[i]. 所以[i-1][j-v[i]]+c[i]就表示放第i件物品的最大价值。
第（1）种情况：背包不一定装满。
dp[j]记录的是前i件物品放入空间为j的背包中的最大价值！！！
要在一开始，让dp
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