绝对快乐一生

问题描述： 给了n种物品和一个背包。物品的重量的W[i]（weight）,价V[i](value),背包容量为c（capacity），问应该如何选择放入背包中的物品，使得装入背包的物品总价值最大。每个物品只有两种可能的选择，放或者不放，所以称为0-1背包问题，即要找到一个数组(x1,x2,……，Xn)，x[i]∈{0,1}，不放就是0，放入就是1要求就是，  ∑x[i]*w[i]<

3-4 二维0-1背包  给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi，背包的容量为C，容积为D。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择，即装入背包或者不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。试设计一个解此问题的动态规划算法，并分析算法的计算复杂性。   和0-1

最近脑抽，又写了遍求最长公共子序列的问题……           0     i=0,j=0c[i][j]=    c[i-1][j-1]+1           x[i]=y[j]          MAX(c[i][j-1],c[i-1][j]}   x[i]≠y[j]x[i]代表第一个序列：x[1]到x[i]y[j]代表第二个序列: y[j]到y[j]c[i][

最少硬币问题问题描述：设有n种不同面值的硬币，各硬币的面值存在于数组T[1:n]中。现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins[1:n]中。对任意钱数0£m£20001，设计一个最少硬币找钱m的方法。算法设计：对于给定的1£n£10 ，硬币面值数组T和可以使用的各种面值的硬币数组Coins，以及钱数m， 0£m£20001，计算找钱m的最少硬币数。数据输

用DP的方式处理最大字段和问题，显然是很有效率的O(n)的时间复制度设b[j]：第1到第j个数中，从第i个数一直加到第j个数的和的最大值。就是从a[i]+a[i+1]+…+a[j]连续相加a: -2 11 -4 13 -5  -2b= -2 11  7 20 15  13如果b（代码中没处理，需要的话开始判定一下就行）然后，最大字段和的其实就是b中最大的数据求这个序列的话

(⊙o⊙)…，不打算发的，因为思路就是将多重背包转成0-1背包解决。比较水。就是0-1背包的代码简化了不少~按照课本讲的代码方式去写确实很坑……//x[i]是物品i的个数，a[i],c[i]依次为质量，价值，容量为n然后这次处理和上一个的区别就是dp[i][j]代表的意义略有不同，汗，其实也是一个意思此处dp[i][j]代表，容量为j，物品从1->i物品获得的最优解for(i