3.最重要的一步,即利用动态规划将背包各个时期的最优解解出来,最后填写一个过程的列表。 (1)先建立一个二维数组,行从0开始到物品数量结束,列从0开始一直到背包的总体积 # 模拟背包 f = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] 1. 2. (2)从第一行开始, 如果包的容量比该商品体积小,装不...
// 01背包:逆序遍历 // 组合问题:先物品、后容量 int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) { int m = stones.size(); int sum = accumulate(stones.begin(), stones.end(), 0); int n = sum / 2; vector<int> dp(n + 1, 0); // dp[j]:容量为j的背包,最多装dp[j]的石头 for(int...
给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。 请你找出并返回 strs 的最大子集的大小,该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。 如果x 的所有元素也是 y 的元素,集合 x 是集合 y 的 子集 。 示例1: 输入:strs = ["10", "0001", "111001", "1", "0"], m = 5, n = 3 ...
其中,n是物品的数量,W是背包的最大容量,weight[i]是第i个物品的重量,value[i]是第i个物品的价值。 具体的代码实现(Python) python def knapsack_01(weights, values, W): n = len(weights) dp = [[0] * (W + 1) for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range...
01背包是经典的动态规划问题,描述为: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,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 状态转移方程: j < weight[i]: dp[i][j] = dp[i - 1][j] ...
代码(Python3) classSolution:deffindMaxForm(self,strs:List[str],m:int,n:int)->int:# dp[i][j] 表示在当前已遍历的字符中,# 满足集合中 0 的个数不超过 i 个、 1 的个数不超过 j 个的最大子集的大小。# 初始化都为 0 ,表示空集必定满足题意。dp:List[List[int]]=[[0]*(n+1)for_in...
参考了这份题解 https://leetcode-cn.com/problems/target-sum/solution/5xing-python-dfs-memory-by-knifezhu/ 因为解释的部分有点少所以补充一下01背包参考了评论区第一的解答,作了一些更详细的补充。 参考了 https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/solution/dong-tai-gui-hua-cun-chu-mou-shu-chan-...
假设需要加号的元素的和为x,需要减号的元素的和为y,那么有x-y=target,同时x+y=sum(nums),可以得到y=(sum(nums)-target)/2。因此问题就变成了,在数组中找到若干个元素,使得它们的和等于y。这就是一个01背包问题,每个元素可以选择放入或不放入背包,背包容量为y,目标是找到所有可能的放法。
目前（2025.1.6）跑得最快的 Python 代码是错的，hack 数据：gay