优化版本: foriinrange(v):#遍历所有硬币forjinrange(c,w[i]-1,-1):#倒序遍历所有重量ifj>=w[i]:#如果背包可装下该硬币,则权衡装还是不装dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]) 优化前空间复杂度为O(C·W),时间复杂度为O(C·W);优化后时间复杂度不变,空间复杂度为O(C) 然而只懂得01背...
在上一节中,我们详解解析了01背包问题的递推公式,在这里我们不过多解释,这道题既然可以转换为01背包的问题,那么对于此递推公式也是同样使用的。 把元素i 放入背包中:dp[i-1][j-nums[i]]+nums[i] 不把元素i 放入背包中:dp[i][j]=dp[i-1][j] 多罗嗦两句: . dp[i][j]=dp[i-1][j]:表示的...
01背包: 某类型物品最多只能取一次 完全背包:某类型的物品可以取n次 通常可以采取滚动数组进行优化,即每一轮研究新的物品到来对原问题解的影响。 【典型问题-置换硬币】 给定数组arr,arr中所有的值都为正整数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个aim,代表要找的钱数,求...
01例题 完全例题 递归:basecase 转移方程 CS-Notes/Leetcode 题解 - 动态规划.md at master · CyC2018/CS-Notes 背包问题梳理 力扣 从01背包 完全背包角度入手 力扣 从1、组合问题。2、True、False问题。3、最大最小问题入手 01 背包问题: 最基本的背包问题就是 01 背包问题:一共有 N 件物品,第 i(i...
完全背包问题描述 有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次),求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件。
例题: 01 背包问题 416. 分割等和子集 本题要求把数组分成两个等和的子集,相当于找到一个子集,其和为 sum / 2,这个 sum / 2 就是 target(target 间接给出)。 于是转化为是否可以用 nums 中的数组合和成 target,01 背包问题,外层循环为选择池 num: nums,内层循环为 target。
dp数组结果 本例最终结果就如上图所示。然后本题在LeetCode没有原题,所以暂时不出具体题目。本篇旨在分析清楚01背包问题的基本底层逻辑,希望给背包问题打好基础。背包问题只是基础,在LeetCode中需要掌握一些实际应用。 (稍后补充例题讲解) - - - - -
1.分析是否为背包问题。 2.是三种背包问题中的哪一种。 3.是0-1背包问题还是完全背包问题。也就是题目给的nums数组中的元素是否可以重复使用。 4.如果是组合问题,是否需要考虑元素之间的顺序。需要考虑顺序有顺序的解法,不需要考虑顺序又有对应的解法。 三种背包问题 组合问题公式 dp[i] += dp[i-num] True...
494.目标和 (01背包-求方案数) 322.零钱兑换 (完全背包) 518.零钱兑换 II (完全背包-求方案数) 474.一和零 (二维费用背包) 4、树形 DP 124.二叉树中的最大路径和 困难 1245.树的直径 (邻接表上的树形DP) 543.二叉树的直径 简单 333.最大 BST 子树 ...
阿里云为您提供专业及时的LeetCode背包问题的相关问题及解决方案,解决您最关心的LeetCode背包问题内容,并提供7x24小时售后支持,点击官网了解更多内容。