完全背包也是一种基本的背包问题模型,其基本特点是:每种物品可以放无限多次。 这个问题非常类似于0/1背包问题,所不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑,与它相关的策略已并非取或不取两种,而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。 完全背包问题的一般描述为:有N个物品,第i个物品的重量与...
(i,v)={(i−1,v)(i,v−vi)+wi 可以看到,它们只有一处不一样,因为完全背包每个物品有无限个。01背包中,如果准备要装i物品,那么i物品现在一定不在背包中;而在完全背包中,如果准备要装i物品,那么i物品现在也可能在背包中。 恰好装满 恰好装满的情况和正常情况只有初始值不一样,正常情况下,所有的初始值...
相当于不限量的01背包,因此思想与01背包相似,不过有略微区别 如果不优化的话必然TLE,但思路很容易理解 参考代码如下: for(int i = 1; i <= n; i ++ ) for(int j = 0; j <= m; j ++ ) for(int k = 0; k *…
16. 其他都和01背包一样,就是遍历j时候的初始化不一样。 这里的dp[j]还是表示前i件物品放入一个为j容量的背包获得的最大价值,每次更新必然保证是当前最优解。就像求最长递增子序列一样。都是把所有情况过一遍然后拿最大的结果。 不多讲直接推算几步就全懂了。 1)首先是当只有物品1号的时候,j初始化为1号...
注意f[i][j]的含义:在考虑前i个物品后,背包容量为j条件下的最大价值。而不是表示选了i个物品的最大价值,实际上选择的物品数<=i。f[j]表示背包容量为j条件下的最大价值 ...
01背包是从第i-1层状态转过来的，完全背包是从第i层状态转过来的 ，这是两者的唯一区别上面我们将完全背包问题从朴素的三维转化为二维，同01背包一样的，我们还可以将它优化为一维 优化的原理和01背包的优化类似：1、二维变一维，上下层继承变等价，无意义，删去2、从v[i]开始，小于v[i]的无意义，体积从v[i...
C = [3,2,6,7,1,4,9,5]#cost 单个物品所占容量 V = [6,3,5,8,3,1,6,9]#每个物品的价值 target = 15 #背包容量 F = [0 for i in range(0,target+1)] #初始化 元素个数为背包大小加1(target+1) n = len(C) def ZeroOneBackPack(cost,value): for i in reversed(range(cost,tar...
《我是背包客：自助旅行完全攻略》是2011年旅游教育出版社出版的图书，作者是陈岳贤。本书主要介绍了自助旅行的前期准备、行程安排以及注意事项。内容简介 《我是背包客:自助旅行完全攻略》内容双向交叉式设计，实用攻略与冒险故事并行，给你最实际的帮助+最有勇气的经验分享！旅行教室，教给你所有关于旅行的事！旅行...
cout << Package02(Weight,Value,sizeof(Weight)/sizeof(int),nCapacity) << endl; cout << Package02_Compress(Weight,Value,sizeof(Weight)/sizeof(int),nCapacity) << endl; return 0; } 本文部分内容参考“背包九讲” 转自http://blog.csdn.net/wumuzi520/article/details/7014830 感谢!