1)0-1背包:背包容量j逆向遍历,使用的是旧数据 (前i-1个物品的最大值);逆向遍历时j左边的数据还未更新 2)完全背包:背包容量j顺向遍历,使用的是新数据(前i个物品的最大值)
多重背包(MultiplePack): 有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[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。 比较三个题目,会发现不同点在于每种背包的数量,01背包是每种只有一件,完全背包是每种无限件,而多重背包...
0-1背包问题是指每一种物品都只有一件,可以选择放或者不放。现在假设有n件物品,背包承重为m。 对于这种问题,我们可以采用一个二维数组去解决:f[i][j],其中i代表加入背包的是前i件物品,j表示背包的承重,f[i][j]表示当前状态下能放进背包里面的物品的最大总价值。那么,f[n][m]就是我们的最终结果了。
01背包(ZeroOnePack):有N件物品和一个容量为V的背包。每种物品均只有一件。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。 完全背包(CompletePack):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种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可...
动态规划——01背包问题、完全背包问题 01背包问题 1.题目 2.思路分析 先来理解一下题意,假如你来到了一个藏宝洞前,然后手里有一个背包,面前有很多金银珠宝,数量为n,而你的背包容量有限为v,你想怎么装,价值最大。 那么定义一个二维数组 f[i][j] ,其含义是前 i 个物品里 体积不超过 j且价值最大的集合...
01背包(ZeroOnePack):有N件物品和一个容量为V的背包。(每种物品均只有一件)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。 完全背包(CompletePack):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种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包...
一、01背包问题 题目 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
//有N件物品和一个最多能被重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次,求解将那些物品装入背包里的物品价值总和最大。 //暴力解法思路: //对于每一个物品都有两种状态选与不选,而对于背包有两种状态装满与未装满。
01背包(ZeroOnePack): 有N件物品和一个容量为V的背包。(每种物品均只有一件)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。 完全背包(CompletePack): 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种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背...
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...