表示当背包容量为j-w[i]时,对于可选择的前i-1个物品的最大利益。 不装进背包,在这个条件下,所选方案的最大利益与 相同。 通过比较这两个情况来选择更优的那一方。 有了单约束背包问题的状态方程后,就便于我们理解双约束背包问题的状态方程。 其中: State(i,j,k)表示,对于可选择的前i个物品,当背包容量...
int c[10][10]={0};voidknapsack(int m,int n){int i,j,w[10],p[10];for(i=1;i<n+1;i++)scanf("\n%d,%d",&w[i],&p[i]);/// 这里保存 物品重量和价值for(i=1;i<n+1;i++)for(j=1;j<m+1;j++){if(j<w[i]){///背包小,装不下w[i] 物品c[i][j]=c[i-1][j];...