DP(二)装箱问题

这篇博客探讨了一种经典的计算机科学问题——物品装箱问题,通过使用动态规划和逆序求最大容量的策略来找到解决方案。博主介绍了两种不同的方法,一种是基于01背包的动态规划思路,另一种是通过逆序求解最大容量的优化方法。这两种方法的时间复杂度都是O(n*m),并给出了C++和Java的实现代码示例。文章适合对算法和数据结构感兴趣的读者学习。

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题目描述
有一个箱子容量为 V,同时有 n 个物品,每个物品有一个体积(正整数)。

要求 n 个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。

输入格式
第一行是一个整数 V,表示箱子容量。

第二行是一个整数 n,表示物品数。

接下来 n 行,每行一个正整数(不超过10000),分别表示这 n 个物品的各自体积。

输出格式
一个整数,表示箱子剩余空间。

数据范围
0<V≤20000,
0<n≤30

样例
输入样例:
24
6
8
3
12
7
9
7
输出样例:
0

思路一:DP
那么显而易见我们要让物品的体积尽量大,所以体积就是价值。
但是我们选一个物品,首先我们收获了价值,但箱子的体积也相应的减

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