1 01背包 2完全背包 3多重背包 4 123讲的综合 5二维费用的背包问题 6分组背包 7依赖性背包 8泛化物品 9一些变式 理清文章思路 先呈上2张概念图表。 解释此图。 背包问题是DP问题中的一种。问题的模型是,将一些物品(有序地/无序地)放入有容量的背包,然后问最大价值,或者其他问题。 物品的概念:一般的物品...
思路:这个问题就相当于求出将背包装满到m时有多少种方案;物品可以有无限件,相当于完全背包;这种情况下将f[0]=1;f[j]+=f[j-w[i]];如果能够减去一件物品为0就相当于多一种情况 View Code 数字组合: 数字组合 思路:跟上面那个题进行一个区别的话,这就是一个物品最多能取一件的求方案的问题了,相当于01...
1) 如果第i件物品不放入背包中,那么问题就转换为:将前i– 1件物品放到容量为v的背包中,带来的收益f[i – 1][v] 2) 如果第i件物品能放入背包中,那么问题就转换为:将前i– 1件物品放到容量为v – weight[i]的背包中,带来的收益f[i – 1][v – weight[i]] + cost[i] 代码 代码语言:javascript...
第一讲01背包问题 第二讲完全背包问题 第三讲多重背包问题 第四讲混合三种背包问题 第五讲二维费用的背包问题 第六讲分组的背包问题 第七讲有依赖的背包问题 第八讲泛化物品 第九讲背包问题问法的变化 附:USACO中的背包问题 前言 本篇文章是我(dd_engi)正在进行中的一个雄心勃勃的写作计划的一部分,这个计划的...
问题简介: 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的体积是v[i],价值是w[i]。求解在不超过背包容量的情况下价值最大数。 符号说明:F [ i ] [ j ]表示在已经使用体积 j 且装了 i 件物品时的总价值; v [ i ] 表示第 i 件物品的体积; w [ i ] 表示第 i 件物品
本文题为《背包问题九讲》，从属于《动态规划的思考艺术》系列。这系列文章的第一版于2007年下半年使用EmacsMuse制作，以HTML格式发布到网上，转载众多，有一定影响力。2011年9月，本系列文章由原作者用L A T E X重新制作并全面修订，您现在看到的是2.0alpha版本，修订历史及最新版本请访问https://github.com/...
// 01背包问题 public static int problem(int N, int V, int[] C, int[] W){ int[] dp = new int[V+1]; for (int i = 1; i <= N; i++) { ZeroOnePack(dp, C[i-1], W[i-1]); } return dp[V]; } public static void ZeroOnePack(int[] dp, int C, int W) { ...
总结...6 P03: 多重背包问题...
第七讲 有依赖的背包问题 另一种给物品的选取加上限制的方法。 第八讲 泛化物品 我自己关于背包问题的思考成果,有一点抽象。 第九讲 背包问题问法的变化 试图触类旁通、举一反三。 背包的搜索 附:USACO中的背包问题 给出USACO Training上可供练习的背包问题列表,及简单的解答。
背包九讲是动态规划思想的经典呈现,找了许久没有完整的python3实现,趁机总结一下。 1、0-1背包问题 二维DP数组解法: # n, v分别代表物品数量,背包容积n,v=map(int,input().split())# w为物品价值,c为物品体积(花费)w,cost=[0],[0]foriinrange(n):cur_c,cur_w=map(int,input().split())w.app...