采用动态规划法解决0/1背包问题,其算法的时间复杂度为( )。(假设当前有n个物品,背包中物品重量和不超过W) A. T(n)= O(nW) B. T(n)=
不过时间复杂度是2的n次方。指数增长的复杂度自己掂量。 暴力递归的做法如下(C++)(我就不带大家找递归结束等条件了) int n, C;//n表示物品的数量,C表示背包能承载的重量 int v[Max_n+1], w[Max_n+1];//v[i]表示地i个物品的价值,w[i]表重量 //从第i个物品挑选总重量小于j的部分 //**下标从1...
时间复杂度:O(n * amount),其中n是coins数组长度,amount是总金额,需要遍历一维dp数组。 空间复杂度:O(amount),需要创建一个一维dp数组。 5. 总结 背包问题是一类常见的动态规划问题,它的核心思想是定义一个合适的状态表示和状态转移方程,然后根据问题的要求进行初始化和遍历。在解决背包问题时,需要注意以下几点: ...
今天我们学习了【动态规划/背包问题】中的「多重背包」问题。 无论是「朴素二维」、「滚动数组」、「一维优化」还是「扁平化」都不能优化「多重背包」问题的时间复杂度。 在各维度数量级同阶的情况下,时间复杂度是 O(n^3)的。 这意味着我们只能解决 10^2数量级的「多重背包」问题。 同时,我们能总结出:在...
3)复杂度分析: 蛮力法求解0/1背包问题的时间复杂度为:2^n 2.动态规划法求解0/1背包问题: 1)基本思想: 令表示在前个物品中能够装入容量为的背包中的物品的最大值,则可以得到如下动态函数: 2)代码: #include <iostream>#include<cstdio>#defineN 100#defineMAX(a,b) a < b ? b : ausingnamespacestd...
百度试题 题目0-1背包问题动态规划算法的时间复杂度为( )。 A.O(n2)B.O(nc)C.O(n3)D.O(nlogn)相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
(2)暴力解法:每种物品都有放和不放两种状态,N 个物品,时间复杂度就变成 2 的 N 次方。——算力上不可行。 我们使用动态规划来求解背包问题: 问题定义 举例推导 伪代码 1,dp 数组的含义 dp[i][j] 表示,把前 i 件商品,放入容量为 j 的背包,最大价值是多少。 2,递推公式 对于每一件物品,都有放和不...
0/1背包: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。 二、动态规划法求解0/1背包问题思路 每一件物品其实只有两个状态,取或者不取,所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是...
每一件物品其实只有两个状态,取或者不取,所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量。 所以暴力的解法是指数级别的时间复杂度。进而才需要动态规划的解法来进行优化! 在下面的讲解中,我举一个例子: 背包最大重量为4。