百度试题 题目0-1背包问题动态规划算法的时间复杂度为( )。 A.O(n2)B.O(nc)C.O(n3)D.O(nlogn)相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
采用动态规划法解决0/1背包问题,其算法的时间复杂度为( )。(假设当前有n个物品,背包中物品重量和不超过W) A. T(n)= O(nW) B. T(n)=
今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第二天。 在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的,因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。 另外,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。 背包问题我会按照编排好的顺序进行讲解(每2~3 天更新一篇,确保大家消化)。 你...
(个人更喜欢第二种实现方式,感觉理解起来更友好) 时间复杂度:O(nW);空间复杂度:O(nW) 动态规划+压缩空间 观察上面的代码,会发现,当更新dp[i][..]时,只与dp[i-1][..]有关,也就是说,我们没有必要使用O(n*W)的空间,而是只使用O(W)的空间即可。下面先给出代码,再结合图例进行说明。 public int max...
二、动态规划法求解0/1背包问题思路 每一件物品其实只有两个状态,取或者不取,所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量,这是指数级别的复杂度,显然是不可接受的。利用动态规划法求解能大大降低时间复杂度。
动态规划——背包问题 背包问题的本质: 如果每件物品都要考虑是否放入背包所需的深度为n,最坏就需要O( )的时间 而在考虑每件物品的过程中,中间有很多分支的计算是重复的,或者说可以基于之前的运算得到的子问题答案简化本次的运算量 因此空间换时间,开一个数组记录中间的运算过程,得到答案。
题目链接: 6. 多重背包问题 III - AcWing题库背包九讲bilibili闫学灿大神的背包九讲到两种完全背包问题的优化算法,第一种是通过二进制拆包将时间复杂度从N*S*M降低到N*logS*M。第二种是通… 卡卡西发表于LeetC... 动态规划之背包问题-上篇 愛徒勇気 背包问题常用算法模版 捡到一束光打开...
背包问题算是动态规划里的基础问题了,但是并不是背包问题就很简单。彻底明白其中的原理,是我们理解动态规划算法的基础,下面的总结基本来至《背包问题九讲》。总结的过程总是能促进我们自己的思考,希望每个努力提高自己的小伙伴儿都能攻下心中的堡垒。 1. 01背包问题 ...
相比之下,贪心算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n是物品数量。因此,贪心算法在处理规模较大的背包问题时具有较大的优势。但是,贪心算法只能得到近似最优解,不能保证一定得到最优解。因此,在处理需要精确最优解的背包问题时,应该选择动态规划算法。 贪心算法背包问题动态规划java ...
时间复杂度: O(n−1∑i=0logs[i]∗C) 空间复杂度: O(n−1∑i=0logs[i]+C) 总结 今天我们学习了「多重背包」的二进制优化。 与「直接将第 i 物品拆分为 s[i] 件」的普通扁平化不同,二进制优化可以「将原本数量为 s[i] 的物品拆分成 ...