0-1背包,不可重复取,逆序遍历。 1.分割等和子集(0-1背包) 给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。 class Solution: def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool: target = sum(nums) if target
基础01背包问题: 问:0-1 背包问题:给定n种物品和一个容量为C的背包,物品i的重量是wi,其价值为vi 。应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大? 基础代码: foriinrange(v):#遍历所有硬币forjinrange(c):#遍历所有重量ifj>=w[i]:#如果背包可装下该硬币,则权衡装还是不装dp[i][j]...
LeetCode416——抽象为01背包问题 如果不告诉笔者这道题有01背包的的解法,那笔者应该是想不出来的。 先上代码: boolcanPartition(vector<int>& nums) {intlen= nums.size();intsum=0;for(intnum : nums)sum+= num;if(sum%2!=0)returnfalse;sum/=2; vector<vector<int>> dp(len+1, vector<int>(s...
return dp[-1][-1] 讨论过后发现:如果用二维数组 浪费一些空间 由于 dp[i][j]是由 dp[i-1][j] 上一层得到的 因此可以简化为一维数组 但要注意!如果是二维数组 元素正着遍历 背包正着遍历 倒着遍历 都没关系 因为上一层多耗了一定空间存 简化为一维数组后 0-1背包问题 元素正着遍历 背包要倒着遍历!
LeetCode 上的 0-1 背包问题是一道经典的动态规划题目。 问题描述 给定一个容量为 W 的背包和 n 个物品,每个物品有一个重量 weight[i] 和一个价值 value[i]。在不超过背包容量的前提下,选择若干物品装入背包,使得背包中物品的总价值最大。 解题思路 0-1 背包问题可以使用动态规划来解决。动态规划的核心思想...
0-1背包问题描述 假设有n件物品,编号为1, 2...n。编号为i的物品价值为vi,它的重量为wi。简化问题,都是整数值。有一个背包,它能够承载的重量是W。我们希望往包里装这些物品,使得包里装的物品价值最大化,那么该如何来选择装的东西呢? 假定选取的物品每个都是独立的,不能选取部分。也就是要么选取,要么不能...
本期介绍了【0-1 背包】和【完全背包】,包括【空间优化】以及【至多/恰好/至少】等常见变形题目的讲解。 Python/Java/C++/Go 代码: 494. 目标和 https://leetcode.cn/problems/target-sum/solution/jiao-ni-yi-bu-bu-si-kao-dong-tai-gui-hua-s1cx/ 322. 零钱兑换 https://leetcode.cn/problems/coin...
0-1背包问题: n件物品,它们装入背包所占的容量分别为w1、w2……wn;它们所拥有的价值分别为v1、v2……vn;有一个总容量为C的背包; 在装满背包的情况下,如何使得包内的总价值最大? 该问题的特点是:每个物品仅有一个,可以选择放或者不放,也就是说每个物品只能使用一次。
今天我们来详细解析Leetcode 0905的DP问题,希望能帮到你。🔍 bottom-up方法:迭代法 这种方法通过迭代的方式逐步计算子问题的解,最终得到原问题的解。🔍 top-down方法:递归+记忆化 从原问题开始,逐步向基本情况推进,利用记忆化技术避免重复计算。🎒 0-1背包问题:二维DP...