动态规划之01背包问题（最易理解的讲解）(转载)

最新推荐文章于 2024-12-08 23:18:02 发布
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本文详细解析了01背包问题的动态规划解决方案,通过实例帮助读者深入理解算法思想及实现步骤。

动态规划之01背包问题（最易理解的讲解）(转载)

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动态规划(DP)及相关经典问题讲解
南国的技术栈
10-05 2519
前言 动态规划(DP)是计算机编程算法中非常重要的一个知识点，无论是校招 社招，面试官也经常喜欢出此类的编程题来考察面试者的编程能力， 这篇博客主要是概述一下dp的主要思想 然后重点归纳一下leetcode中 股票交易问题的讲解。 DP基础知识 DP简单可以总结为“一个模型三个特征”。 “一个模型”是指动态规划适合解决的问题的模型，也就是多阶段决策最优解模型(这个模型同时也是回溯 贪心解决问题的模型)。一般用动态规划解决最优问题时，解决问题需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。然后我们寻找一
数据结构背包问题c语言思路,【数据结构与算法】背包问题总结梳理
weixin_34204530的博客
05-24 1255
背包问题总结分析背包问题是个很经典的动态规划问题，本博客对背包问题及其常见变种的解法和思路进行总结分析01背包问题介绍有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是 v[i]，价值是 w[i]。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。基本思路定义int[][] dp，dp[i][j] 表示当容量为j时，对于前i个物品而言的最优...
01背包问题详解
暗色光的博客
06-13 9095
问题描述 有一堆物品，具有各自的重量、价值，有一个一定容量的背包 装取物品，得到最大的价值。由于每个物品都有装或不装两个状态，即01状态，所以称为01背包问题。 暴力破解 最直接的思路是利用深度优先的思想，遍历所有的方案，每个物品有两种状态，共有2^n种可能方案。 动态规划 采用动态规划更加节约空间和时间。 实例分析 最后一块石头的重量 II class Solution { public: int sum = 0; int lastStoneWeightII(vector<int&
AcWing01背包问题（娓娓道来版讲解）
heipao17的博客
02-03 1055
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1005; int v[MAXN]; // 体积 int w[MAXN]; // 价值 int f[MAXN][MAXN]; // f[i][j], j体积下前i个物品的最大价值 int main() { int n, m; cin >> n >> m; for(int i = 1; i &l.
改进动态规划跳跃点之0-1背包问题python实现
03-12
这个是动态规划之跳跃点0-1背包问题，如果只是想要动态规划0-1背包问题求解代码，请到主页查看。18级学姐自主完成的算法作业，呕心沥血，基于四舍五入等于0基础的python实现，如果在语言规范上存在不足，那就。就憋着！哈哈哈哈哈，代码仅供参考，自己亲自码代码更酸爽！
动态规划—0-1背包问题（最易理解的讲解）
朝 花 有 露*
10-08 1万+
0-1背包问题是最广为人知的动态规划问题之一，拥有很多变形。尽管在理解之后并不难写出程序，但初学者往往需要较多的时间才能掌握它。小编写这篇文章力争做到用通俗易懂的语言，最少的公式把0-1背包问题讲解透彻。
01背包问题动态规划详解
11-23 440
动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。其关键是发现子问题和记录其结果。然后利用这些结果减轻运算量。 比如01背包问题。 /* 一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包，现在有N件物品， 它们的重量分别是W1，W2，...,Wn, 它们的价值分别为P1,P2,...,Pn. 若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值。 输入格式： M,N W1,P1 W2,P2 ...... 输
"动态规划："背包问题九讲 2.0 beta1.2修订，崔添翼著
背包问题作为经典的动态规划问题，在计算机算法研究和应用中具有重要的地位。文章提供了清晰的思路和方法，对于解决背包问题具有一定的指导作用。 背包问题是一个经典的组合优化问题，在计算机算法和动态规划中有着...
算法笔记 万物皆可DP——动态规划常见类型 HERODING的算法之路
HERODING23的博客
07-12 1082
万物皆可DP前言1. 动态规划解题思路1.1 解题思路1.2 问题特点2. 背包问题2.1 01背包问题2.2 完全背包问题2.3 多重背包问题3. 字符串问题3.1 最长公共子序列3.2 分割回文串II 前言 如果说搜索算法占据了机试算法题的半壁江山，那么动态规划DP就占据了机试算法题的八分江山，可能有些夸张，但是在做题的时候明显可以感觉得到，万物皆可DP不是天方夜谭，什么组合的个数，最长匹配长度，最少的个数，凡是跟最优解有关的（无论最多还是最少）都可以用的上DP，所以之前的DFS、BFS中的最优解问题，
深入浅出背包问题九讲与完全背包专项训练
首先，我们从“01背包问题”开始，这是一个经典的动态规划问题。01背包问题的名称来源于每个物品只有一件，不可以分割，因此被称为“01”。问题描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价值，在限定的总重量...
背包问题——01背包|完全背包
冷兮雪的博客
04-21 3万+
01背包你真的都会吗?各位佬们还不进来看看？
【动态规划】01背包问题
fight_p的博客
09-26 4911
【动态规划】01背包问题
01背包问题的三种解法
oJianYe的博客
05-26 2491
01背包问题是一种最简单的背包问题，也是很常见的一种问题，一下分别通过遍历法，贪心算法和动态规划算法来解决这一问题。 1、遍历法：将所有组合的情况遍历一遍，为了方便，将每种组合对应一个二进制数，例如：某个背包问题中有abcde五种物品，那么00001代表只放入了a，10001代表放入了a物品和e物品。则一共有2^5=32种情况，求出每种情况下的背包总价值，记录下背包总价值最大的情况，即为最后结果
动态规划算法解01背包问题（思路及算法实现）
远行的博客
05-13 8万+
说明：算法源自教材。本文相当于对教材做的一个笔记(动态规划与贪心算法解01背包必须先对背包按照单位重量的价格从大到小排序，否则拆分的子问题就不具备最优子结构的性质) 动态规划算法： 动态规划就是一个填表的过程。该表记录了已解决的子问题的答案。求解下一个子问题时会用到上一个子问题的答案。{比如01背包问题：假如有1个背包，背包容量是10，有5个物品，编号为1，2，3，4，5，他们都有各自的...
动态规划：01背包问题
xylitolz的博客
10-11 588
文章目录题目解题思路方法一：递归方法二：记忆化搜索/备忘录方法三：动态规划空间优化练习题目Reference 题目 01背包问题 有NNN件物品和一个容量是VVV的背包。每件物品只能使用一次。 第iii件物品的体积是viv_{i}vi​，价值是wiw_{i}wi​。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数，NNN，VVV，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。 接下来有 NNN 行，每行两个整数 viv_{i}vi​,wiw.
动态规划之01背包问题（最易理解的讲解）
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mu399的专栏
07-06 42万+
01背包问题，是用来介绍动态规划算法最经典的例子，网上关于01背包问题的讲解也很多，我写这篇文章力争做到用最简单的方式，最少的公式把01背包问题讲解透彻。 01背包的状态转换方程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ),  f[i-1,j] } f[i,j]表示在前i件物品中选择若干件放在承重为 j 的背包中，可以取得的最大价值。 Pi表示第i件物
01背包问题和完全背包问题难点详解
weixin_54398380的博客
01-21 4597
本文主要是用于复习，了解动态规划但是经常记不住要如何使用，以及为社么要这样用，不太适合刚学习动态规划的人。
动态规划之0-1背包问题
最新发布
DXD1012的博客
12-08 1681
是动态规划的核心，用来表示问题的子结构。定义。
动态规划背包问题之01背包详解
晨的博客
07-16 5万+
动态规划背包问题之01背包详解
使用动态规划解决01背包问题
"01背包问题的动态规划解法及其逆推策略" 01背包问题是一种经典的优化问题，常在计算机科学，特别是算法竞赛（如ACM）中出现。问题的核心是通过有限的选择来最大化某种目标，这里的目标是使得装入背包的物品总价值...
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