假定物品为i，背包容量为v：
之前靠贪心解，优先放性价比最高的。但是贪心只适用于可以连续分割
物品数量无限。
a[i]=max(a[i],a[i-c]+w);//a[i]是消耗不超过i时获得的最大收益；
对于每个物品，c是其消耗，w是其收益；
物品只有一件。i顺序，v逆序处理。
f[i][v]=max{ f[i-1][v], f[i-1][v-c[i]]+w[i] }即前i件进入背包获取的最大价值；
压缩空间得f[v]=max{f[v]（不放）,f[v-c[i]]+wi}
加判断，如果物品数量×代价小于容量，就按完全背包算；
否则二进制成0-1背包来解决。
背包九讲说的很细了 慢慢看吧。
假定物品为i，背包容量为v：之前靠贪心解，优先放性价比最高的。但是贪心只适用于可以连续分割 完全背包（参见hiho...
0-1背包我比较熟悉，二维dp，通过观察方程可以优化成1维dp，不再赘述 完全背包跟0-1背包的区别是每种型号的物...
DP种类 线性DP 区间DP 树形DP 背包DP01背包满背包完全背包（转成01背包） 例子：线性动规:拦截导弹，...
背包DP POJ3093[http://poj.org/problem?id=3093]题意给定个物品和背包容量，...
解题思路： 枚举： dp[0]=0; dp[1]=1;dp[2]=1; dp[3]=2;dp[4]=1; dp[5...
经典递归，dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]，从0 算到n-1 ,返回dp[n-1] dp[0] = ...
1、说明 leetcode做了几十道动态规划的题目，大部分都是参考别人的解法进行解答，对动态规划的理解还是不到位，...
01背包 有n种物品，一个承重量为m的背包，每种物品最多只能拿一个或者不拿，且每个物品都有价值v[i]和重量w[i...
动态规划：不同路径:初始状态： dp[i][0]=1 dp[0][[j]=1动态规划方程 dp[i][j]=dp...
1、前言 2、思路 dp[i][k][0] = max{dp[i - 1][k][0], dp[i - 1][k]...
本文标题：dp(0)背包
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xeqanttx.html
网友评论