class Solution: def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int: import numpy as np dp = np.zeros([len(coins) + 1, amount + 1]) for i in range(0, len(coins) + 1): dp[i, 0] = 1 for j in range(1, amount + 1): dp[0, j] = 0 for i in range(1, len(...
背包问题(Knapsack Problem)是一种组合优化的NP完全问题,用于在给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,在限定的总重量内,选择若干物品装入背包,以使得背包中的物品总价值最大。 2. 列举背包问题的常见类型: 0-1背包问题:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。 完全背包问题:每种物品都有无限件可用。 多重...
一些著名的贪心算法的应用包括: 背包问题(Fractional Knapsack Problem):在不超过背包重量限制的前提下,尽可能装入总价值最高的物品。 最小生成树问题(如Kruskal算法和Prim算法):在一个加权连通图中找到连接所有顶点的边的集合,并使得这些边的权值之和尽可能小。 单源最短路径问题(如Dijkstra算法):在加权图中找到从...
We can't remove them, because they might be needed later. This is the first challenge. The problem requests we find all possible solutions, that's the second challenge. It took me lots of time and efforts to put up a long and sloppy solution, which never got accepted. Here the solution...
I'm new to c++, just moved from python and gave a try to dynamic programming. Ive written a piece of code for the basic "0-1 knapsack" problem, which is supposed to test my basic understanding of dynamic programming. I think I got my algorithm right, but for some ...
for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}; 其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相当于我们的转移方程f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]},因为现在的f[v-c[i]]就相当于原来的f[i-1][v-c[i]]。如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序...
0/1 Knapsack (medium) Equal Subset Sum Partition (medium) Subset Sum (medium) Minimum Subset Sum Difference (hard) 15. Pattern: Topological Sort (Graph),拓扑排序类型 拓扑排序模式用来寻找一种线性的顺序,这些元素之间具有依懒性。比如,如果事件B依赖于事件A,那A在拓扑排序顺序中排在B的前面。 这种模...
0/1 Knapsack (medium) Equal Subset Sum Partition (medium) Subset Sum (medium) Minimum Subset Sum Difference (hard) 15. Pattern: Topological Sort (Graph),拓扑排序类型 拓扑排序模式用来寻找一种线性的顺序,这些元素之间具有依懒性。比如,如果事件B依赖于事件A,那A在拓扑排序顺序中排在B的前面。 这种模...
0/1 Knapsack (medium) Equal Subset Sum Partition (medium) Subset Sum (medium) Minimum Subset Sum Difference (hard) 15. Pattern: Topological Sort (Graph),拓扑排序类型 拓扑排序模式用来寻找一种线性的顺序,这些元素之间具有依懒性。比如,如果事件B依赖于事件A,那A在拓扑排序顺序中排在B的前面。 这种模...
0-1背包问题(Knapsack Problem) 矩阵链乘法(Matrix Chain Multiplication) 贪心算法(Greedy Algorithms) 背包问题(有时贪心可行,有时需要DP) 活动安排问题(Activity Selection Problem) 最小生成树(Minimum Spanning Tree,Prim算法和Kruskal算法) 分治算法(Divide and Conquer) 大整数乘法 二叉树的深度优先搜索(DFS)和广...