爬楼梯(进阶) 一、完全背包理论 importjava.util.Scanner;publicclassMain {publicstaticvoidmain(String[] args) { Scanner scanner=newScanner(System.in);intn =scanner.nextInt();intbagWeight =scanner.nextInt();int[] weight =ne
有N 种物品和一个容量是 V 的背包,每种物品都有无限件可用。第i 种物品的体积是 vi,价值是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。详细内容见:3. 完全背包问题 - AcWing题库题解DP以f[i][j],其表示第i种物品,以及j背包余量下的最优解。完全...
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 *…
5. 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 二维压缩成一维,实际上是寻找避开写...
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...
把\(01\)背包的代码,容量循环的顺序变成由小到大即可。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1010; int n, m; int v[N], w[N]; int f[N]; //完全背包问题 int main() { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cin >> v[i] >> w...
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...
当前背包容量为i时所得最大价值,必不小于背包容量为i - 1时的最大价值,故先令此时背包容量的最大价值为f[i - 1][j],再判断是否能放的下每个不同的物品,如果能放下,则比较后取较大的值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便...
有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的体积是v[i],价值是val[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 从定义中可以看出,与01背包的区别01背包最多只能拿一件物品,完全背包则不然,只要空间够多,一种物品我可以拿n件!