lintcode--背包问题II

本文介绍了一个经典的背包问题求解算法,通过动态规划的方法,在给定背包容量限制下找到一组物品的最大价值组合。举例说明了当物品体积与价值给定时如何计算最大价值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给出n个物品的体积A[i]和其价值V[i],将他们装入一个大小为m的背包,最多能装入的总价值有多大?

 注意事项

A[i], V[i], n, m均为整数。你不能将物品进行切分。你所挑选的物品总体积需要小于等于给定的m。

样例

对于物品体积[2, 3, 5, 7]和对应的价值[1, 5, 2, 4], 假设背包大小为10的话,最大能够装入的价值为9。



public class Solution {
    public int backPackII(int m, int[] A, int V[]) {
        int len = A.length;
        int[] result=new int[m+1];
        
        for(int i = 0;i<len;i++){   
            for(int j = m; j>=A[i];j--){
                int temp = result[j-A[i]]+V[i];
                
                result[j]=Math.max(result[j],temp );
            }
        //  System.out.println(Arrays.toString(result));
        }
        return result[m];
    }
}//博客

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