背包

描述 阿福是一名经验丰富的大盗。趁着月黑风高，阿福打算今晚洗劫一条街上的店铺。 这条街上一共有 N 家店铺，每家店中都有一些现金。阿福事先调查得知，只有当他同时洗劫了两家相邻的店铺时，街上的报警系统才会启动，然后警察就会蜂拥而至。 作为一向谨慎作案的大盗，阿福不愿意冒着被警察追捕的风险行窃。他想知道 ......

dp[i][j]的含义：从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。 那么可以有两个方向推出来dp[i][j]， 不放物品i：由dp[i - 1][j]推出，即背包容量为j，里面不放物品i的最大价值，此时dp[i][j]就是dp[i - 1][j]。(其实就是当物品i的 ......

复健$Day1$ 今天复习基础背包问题，在$ACWing$上使用挑战模式去打模板，提高打代码速度 $01$背包 解决每种物品只有一样的情况 时间复杂度$O(nV)$，空间复杂度优化后为$O(V))$ 空间优化的代码中体积一维从后往前更新，因为其递推公式为$dp[i][j]=max(dp[i-1][j ......

分割等和子集 分割等和子集 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。 示例 1： 输入：nums = [1,5,11,5] 输出：true 解释：数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11] 示例 2： 输入：num ......

01背包问题 原题链接 题目描述 有 $n$ 件物品和一个容量是 $m$ 的背包。每件物品只能使用一次。 第 $i$ 件物品的体积是 $w_i$，价值是$v_i$。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过且总价值最大。 输出最大价值。 分析 01背包问题 属于 动态规划问题中的背包问题中 ......

这里的动态规划是根据递归改的，dp[i][j]的含义是当查看到物品索引为i，剩余空间为j的时候，此时的最大价值。 package dynamic; public class Knapsack { // 递归方法主方法 public static int maxValue(int[] w,int[] ......

题目链接 01背包问题 对于01背包,我也理解的感觉也不上特别透彻 视频讲解 下面是核心代码 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> #includ ......

完全背包 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包，每种物品都有无限件可用。 第 i 种物品的体积是 $v_i$，价值是 $w_i$。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品种数和背包容积。 ......

01背包 糖果 这是一道有限制选择问题，可以类比01背包的思路来考虑这道题 #include <cstring> #include <iostream> using namespace std; const int N = 110; //用滚动数组进行空间的优化 int f[2][N], w[N], ......

/* #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #define max(N1,N2) N1>N2?N1:N2 int main() { /* 第一行输入背包容量V和物体的个数n 接下来有n行，每行包含两个数字，分别为该物体的 ......

有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出 字典序最小的方案。这里的字典序是指：所选物品的编号所构成的序列。物品的编号范围是 1…N。 输入格式 第一行 ......

有 N 件物品和一个容量是 V 的背包，背包能承受的最大重量是 M。 每件物品只能用一次。体积是 vi，重量是 mi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大重量，且价值总和最大。输出最大价值。 输入格式 第一行三个整数，N,V,M，用空格隔 ......

有 N 组物品和一个容量是 V的背包。 每组物品有若干个，同一组内的物品最多只能选一个。每件物品的体积是 vij，价值是 wij，其中 i 是组号，j是组内编号。 求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行有两个整数 N，V，用空格隔开，分 ......

有 N 种物品和一个容量是 V的背包，每种物品都有无限件可用。 第 i种物品的体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品种数和背包容积。 接下来有 N行，每行两个整 ......

有 N 种物品和一个容量是 V的背包。 第 i种物品最多有 si 件，每件体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使物品体积总和不超过背包容量，且价值总和最大。输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品种数和背包容积。 接下来有 N行，每行三个整数 v ......

有 N 件物品和一个容量是 V的背包。每件物品只能使用一次。 第 i件物品的体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。 接下来有 N行，每行两个整数 ......

前言 浅谈上篇博客 上篇博客是我的第一篇博客，在写完那篇博客后我发现我对ST表的理解比我写博客之前更加透彻了，简单思考后我发现是由于我以前都是简单的学习算法和数据结构，对于一个问题不会去深刻地思考，但是在写博客时，为了防止出错，同时为了更好的讲解，我会去尽可能地查找资料，追究更深层次的问题，在这个过 ......

背包问题，本质上就是给几种物品，每个物品有体积有价值，可能有个数限制 有一个容量有限的背包，在背包能装下的前提下，能装的最大价值是多少 背包问题一般分为这几种： 01背包：每件物品只有一个完全背包：每件物品有无限个多重背包：每件物品有Si个（有限个）分组背包：所有物品被分为多个组，每一组最多只能选一 ......

P1282多米诺骨牌 容易发现一个性质：对于前$i$个牌子，它们的点数总和加起来是一个定值。所以，设$f[i][j]$表示前$i$个多米诺骨牌的第一行的和为j时的最小旋转次数。 状态转移方程： $$ f[i][j]=min(f[i-1][j-a[i]],f[i-1][j-b[i]]+1)) $$ 初 ......

https://www.luogu.com.cn/problem/P8742 输入 #1复制 3 1 4 6 输出 #1复制 10 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<LL,L ......

完全背包问题一般是指： 有N件物品和一个能背重量为W的背包，第i件物品的重量为weight[i],价值为value[i]。每件物品有无限个(也就是可以放入背包多次），求怎样可以使背包物品价值总量最大。 完全背包与01背包问题的区别在于01背包物品只有一个，完全背包有无数个。 1、原始朴素算法： dp ......

1. 0 1 背包 什么是 0 1 背包？ 有 n 个物品和容量是 v 的背包，每件物品只能选一次，第 i 件物品的体积是 v[i],价值是 w[i], 求放物品进入背包后，体积不超过，但是价值最大。 状态转移方程 dp[i][j]表示从1 到 i 中选择，总体积不超过 j 的最大价值。 然后我们可 ......

背包问题 问题描述 背包问题是一系列问题的统称，具体包括：01背包、完全背包、多重背包、分组背包等（仅需掌握前两种，后面的为竞赛级题目） 下面来研究01背包 实际上即使是最经典的01背包，也不会直接出现在题目中，一般是融入到其他的题目背景中再考察 因为是学习原理，所以先跳过最原始的问题模板来学。 0 ......

背包问题是动态规划的常见题目。主要分为01背包、多重背包等。题目一般给出物品个数N、背包体积V。然后输入每个物品的体积V和价值W 一般的解题思路是使用一个二维数组,每一个f[i][j]可以看作一个背包。那么f[i][j]就表示有i个物品放入体积为j的背包最大的价值。对于第i个物品可能出现三种情况： ......

就是有不同组 ，看一道例题 !! 可以这样去想 就是去划分 每一个地方 然后去看对于不同组能不能得分 如果能那就对于该地方的值+1 依次去枚举每一个地方 这样求出最大的！ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int a[101][101],f[ ......

【说明】 有 n 个物品，第i个物品价值为v(i)，重量为w(i)，其中v(i)和w(i)均为非负数，背包的容量为W，W为非负数。现需要考虑如何选择装入背包的物品，使装入背包的物品总价值最大。 | 物品数量 = 4 | 背包容量 = 5 | | | | | 物品编号 | 物品价值 | 物品重量 | ......