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。...状态转移方程:对于每个物品i,我们有两种选择:不放入背包,或者放入背包。...循环遍历: 在01背包问题中,每个物品只能放一次进背包。...多重背包I 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。...目标是选择一些物品放入背包,使得背包内物品的总体积不超过背包的容量,同时背包内物品的总价值尽可能大。 输入: 第一行输入包含两个整数N和V,分别代表物品组数和背包的容量。 接下来是N组数据。
Release Announcement version 0.13 Apache IoTDB v0.13 已经发布,此版本新增对齐序列存储模型,增加了对触发器等功能的支持;优化了现有 SQL 语法
背包问题 0/1背包 原理 输出方案 例题HDU-2602 空间优化-滚动数组 完全背包 转换为0/1背包 二维 一维 例题HDU-2159 多重背包 转换为0/1背包 二进制拆分优化 例题HDU...-2844 单调队列优化 混合背包 背包问题:有多个重量不同、价值不同的物品,以及一个容量有限的背包,选择一些物品装入背包,求最大总价值。...背包问题无法用贪心求最优解,是典型的动态规划问题。背包问题还可以分成3种:① 0-1背包、② 完全背包、③ 多重背包。...区别 0/1背包 每种物品是一件 完全背包 每种物品是无限件 多重背包 每种物品是有限件 0/1背包 ---- 0/1背包顾名思义就是0和1两种状态,即每个物品装入和不装入背包这两种状态,如果不懂dp...完全背包 ---- 完全背包与0/1背包不同就是每种物品可以多次/无限选择,而0/1背包的每种物品至多只能选择一次。
01背包问题: 01背包问题描述:有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品,它们的重量分别是2,2,6,5,4,它们的价值分别是6,3,5,4,6,每件物品数量只有一个,现在给你个承重为10的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和...1,3,5,9,每件物品数量无限个,现在给你个承重为10的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?...完全背包问题与01背包问题的区别在于每一件物品的数量都有无限个,而01背包每件物品数量只有一个。 问题解法其实和01背包问题一样,只是初始化的值和递推公式需要稍微变化一下。...多重背包和01背包、完全背包的区别:多重背包中每个物品的个数都是给定的,可能不是一个,绝对不是无限个。...,01背包中允许放入的物品有重复,即01背包中如果考虑要放入的物品的重量和价格相同,不影响最终的结果,因为我们可以考虑把多重背包问题中限制数目的物品拆分成单独的一件件物品,作为01背包问题考虑。
01背包来解决的。...,即使有多个物品,则相等于多出多个01背包的物品而已,但是为了做时间上的优化,则采用分割物品的方法。 如果他的物品数量可以等同与完全背包则调用完全背包的解法。否则是调用01背包的解法。...:把第i种物品换成n[i]件01背包中的物品,则得到了物品数为Σn[i]的01背包问题,直接求解,复杂度仍然是O(V*Σn[i])。...但是我们期望将它转化为01背包问题之后能够像完全背包一样降低复杂度。...件物品是多重背包 MultiplePack(c[i],w[i],n[i]) 原创文章,转载请注明: 转载自URl-team 本文链接地址: 背包九讲之多重背包&&混合背包详解 No related posts
完全背包和01背包的区别就是:可以多次选 一、完全背包(模版) 【模板】完全背包_牛客题霸_牛客网 #include #include using namespace...0:dp[n][V])<<endl; return 0; } 滚动数组的优化策略: 区分:01背包的优化得是从右往左,而完全背包的优化得是从左往右 #include <iostream...// 两个同余前缀和的差 //防止搞出负数 } return dp[target]; } }; 七、带和限制的子多重集合的数目(经典多重背包模版题...const int MOD=1e9+7; int countSubMultisets(vector& nums, int l, int r) { //01背包...const int MOD=1e9+7; int countSubMultisets(vector& nums, int l, int r) { //01背包
完全背包是01背包的加强版,先来看看《背包问题九讲》里是怎么描述这个问题的: 题目 有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。...求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。...---- 所属专栏:戳我访问 再来看看《背包问题九讲》是怎么解决这个问题的: 基本思路 这个问题非常类似于01背包问题,所不同的是每种物品有无限件。...如果仍然按照解01背包时的思路,令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值。...将01背包问题的基本思路加以改进,得到了这样一个清晰的方法。这说明01背包问题的方程的确是很重要,可以推及其它类型的背包问题。但我们还是试图改进这个复杂度。
有 N 个物品和一个容量是 V 的背包。 物品之间具有依赖关系,且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品,则必须选择它的父节点。 如下图所示: 如果选择物品5,则必须选择物品1和2。...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,分别表示物品个数和背包容量。
一、01背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为C1,C2,…,Cn,与之相对应的价值为W1,W2,…,Wn.求解将那些物品装入背包可使总价值最大。 ...设物品件数为N,背包容量为V,第i件物品体积为C[i],第i件物品价值为W[i]。...将01背包一维数组解法中j的遍历顺序do for k←V to C[i]改为do for k←C[i] to V就变成了物品无限背包的解法。...物品无限背包问题具体例子:先输入两个数n,V表示物品的个数和背包的容量,接下来输入n组数据代表n种物品,每组数据有两个值对应物品的体积和价值,每种物品有无限个,求在背包容量下能装物品最大价值,并求出最大价值下...01背包下恰好装满的例子:先输入两个数n,V表示物品的个数和背包的容量,接下来输入n组数据代表n种物品,每组数据有两个值对应物品的体积和价值,每种物品只有一个,求在背包恰好装满时物品最大价值,并求出最大价值下
多重背包 1.题目 2.思路分析 一、状态表示:f[i][j] 1. 集合:从前i个物品中选,且总体积不超过j的所有方案的集合. 2. 属性:最大值 二、状态计算: 1....状态表示与完全背包朴素代码一样均为: f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - k * v[i]] + k * w[i]); 3.Ac代码 import java.io.BufferedReader...01背包了 n=cnt; for (int i = 1; i <=n; i++) { for (int j = m; j >=v[i]; j--...Math.max(f[j] , f[j-v[i]]+w[i]); } } System.out.println(f[m]); } } 分组背包...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。
求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 多重背包:有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。...比较这两个题目以及上次谈到的0-1背包(想看0-1背包的请移步:0-1背包),会发现不同点在于每种背包的数量,01背包是每种只有一件,完全背包是每种无限件,而多重背包是每种有限件。...状态方程为: 0-1背包和完全背包的不同: 从二维数组上区别0-1背包和完全背包也就是状态转移方程就差别在放第i中物品时,完全背包在选择放这个物品时,最优解是F[i][j-c[i]]+w[i]即画表格中同行的那一个...从一维数组上区别0-1背包和完全背包差别就在循环顺序上,0-1背包必须逆序,因为这样保证了不会重复选择已经选择的物品,而完全背包是顺序,顺序会覆盖以前的状态,所以存在选择多次的情况,也符合完全背包的题意...转化为01背包问题 转化为01背包求解:把第i种物品换成n[i]件01背包中的物品。
超时 结束条件:枚举到第一个物品时 返回值:返回枚举到当前物品时的最满状态 本级递归做什么:计算当前物品放与不放入背包的结果,选择两个结果中最满的一种状态 与背包问题||的思路很类似,这里就是把塞入物品的大小等同于它的价值...= cache.end()) return cache[{obj, cap}]; //下面计算当前对应第i个物品背包容量为j下,求解背包最满状态 //选 int sel = 0; //看能不能放的下...}]=Cap; //超过当前背包容量 if (cap < 0) return cache[{obj, cap}]=Cap - cap - Size[obj - 1]; //所有物品放入背包后...{ //当前物品不放入背包 int unsel = dp[i - 1][j]; //选择当前物品----前提是背包剩余容量能够放下这件物品 int sel = j...{ //当前物品不放入背包 int unsel = dp[(i - 1)&1][j]; //选择当前物品----前提是背包剩余容量能够放下这件物品 int sel
01背包是基础的背包题,最近需要详细的在实验室算法交流会上讲解,so,从原理到实现都从学一遍背包问题。 1:问题描述: 南阳理工acm上的类型题。...pid=289 苹果 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述ctest有n个苹果,要将它放入容量为v的背包。...给出第i个苹果的大小和价钱,求出能放入背包的苹果的总价钱最大值。 输入有多组测试数据,每组测试数据第一行为2个正整数,分别代表苹果的个数n和背包的容量v,n、v同时为0时结束测试,此时不输出。...输出对每组测试数据输出一个整数,代表能放入背包的苹果的总价值。...01背包详解 No related posts.
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第十四篇。 今天将学习「多维背包」,并完成一道相关练习题。 另外,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...背包问题(目录) 01背包 : 背包问题 第一讲 【练习】01背包 : 背包问题 第二讲 【学习&练习】01背包 : 背包问题 第三讲 完全背包 : 背包问题 第四讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第五讲...【练习】完全背包 : 背包问题 第六讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第七讲 多重背包 : 背包问题 第八讲 多重背包(优化篇) 【上】多重背包(优化篇): 背包问题 第九讲 【下】多重背包(优化篇...): 背包问题 第十讲 混合背包 : 背包问题 第十一讲 分组背包 : 背包问题 第十二讲 【练习】分组背包 : 背包问题 第十三讲 多维背包 : 本篇 【练习】多维背包 树形背包 【练习篇】树形背包...背包求方案数 【练习】背包求方案数 背包求具体方案 【练习】背包求具体方案 泛化背包 【练习】泛化背包 最后 这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.474 篇,系列开始于 2021/01
本文包含的内容: 问题描述 基本思路(直接扩展01背包的方程) 转换为01背包问题求解(直接利用01背包) O(VN)的算法 ——————————————— 1、问题描述...问题:在不超过背包容量的情况下,最多能获得多少价值或收益 举例:物品个数N = 3,背包容量为V = 5,则背包可以装下的最大价值为40. ———————————————- 2、基本思路(直接扩展01...背包的方程) 由于本问题类似于01背包问题,在01背包问题中,物品要么取,要么不取,而在完全背包中,物品可以取0件、取1件、取2件…直到背包放不下位置。...因此,可以直接在01背包的递推式中扩展得到。...———————————————- 3、转换为01背包问题求解(直接利用01背包) 思路 1、完全背包的物品可以取无限件,根据背包的总容量V和第i件物品的总重量Weight[i],可知,背包中最多装入
pid=311 完全背包 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:4 描述直接说题意,完全背包定义有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。...求解将哪些物品装入背包可使这些物品的体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。本题要求是背包恰好装满背包时,求出最大价值总和是多少。...,输出装满背包时背包内物品的最大价值总和。...如果要求背包恰好装满,那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0的nothing“恰好装满”,其它容量的背包均没有合法的解,属于未定义的状态,它们的值就都应该是-∞了。...如果背包并非必须被装满,那么任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”,这个解的价值为0,所以初始时状态的值也就全部为0了。
有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。...物品一共有三类: 第一类物品只能用1次(01背包); 第二类物品可以用无限次(完全背包); 第三类物品最多只能用 si 次(多重背包); 每种体积是 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。
算法相关数据结构总结: 序号 数据结构 文章 1 动态规划 动态规划之背包问题——01背包 动态规划之背包问题——完全背包 动态规划之打家劫舍系列问题 动态规划之股票买卖系列问题 动态规划之子序列问题...背包递推公式 3. 遍历顺序 背包问题中我们常见的就是 01背包和 完全背包。在leetcode的题库中主要就是这两种类型的题目。...而完全背包又是也是01背包稍作变化而来,即:完全背包的物品数量是无限的。所以背包问题的基础就是01背包问题。完全背包问题请参考 动态规划之背包问题——完全背包。...(其实就是当物品i的重量大于背包j的重量时,物品i无法放进背包中,所以被背包内的价值依然和前面相同。)...两个嵌套for循环的顺序:先遍历物品嵌套遍历背包容量 因为一维dp的写法,背包容量一定是要倒序遍历,如果遍历背包容量放在上一层,那么每个dp[j]就只会放入一个物品,即:背包里只放入了一个物品。
摘自Tianyi Cui童鞋的《背包问题九讲》,稍作修改,方便理解。 01背包问题描述 已知:有一个容量为V的背包和N件物品,第i件物品的重量是weight[i],收益是cost[i]。...限制:每种物品只有一件,可以选择放或者不放 问题:在不超过背包容量的情况下,最多能获得多少价值或收益 相似问题:在恰好装满背包的情况下,最多能获得多少价值或收益 这里,我们先讨论在不超过背包容量的情况下...即,对于01背包,按照增序枚举背包容量是不对的。...:它会重复的装入某个物品,而且尽可能多的,使价值最大,当然不会不超过背包容量 而逆序枚举背包容量:背包中的物品至多装一次,使价值最大,当然不会不超过背包容量 我们首先举例说明: 逆序枚举物品 当i =...初始化的细节问题 求最优解的背包问题时,有两种问法: 1)在不超过背包容量的情况下,最多能获得多少价值 2)在恰好装满背包的情况下,最多能获得多少价值 主要的区别为是否要求恰好装满背包。
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第十二篇。 今天将会学习「分组背包」问题。 另外,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...背包问题(目录) 01背包 : 背包问题 第一讲 【练习】01背包 : 背包问题 第二讲 【学习&练习】01背包 : 背包问题 第三讲 完全背包 : 背包问题 第四讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第五讲...【练习】完全背包 : 背包问题 第六讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第七讲 多重背包 : 背包问题 第八讲 多重背包(优化篇) 【上】多重背包(优化篇): 背包问题 第九讲 【下】多重背包(优化篇...): 背包问题 第十讲 混合背包 : 背包问题 第十一讲 分组背包 : 本篇 【练习】分组背包 : 多维背包 【练习】多维背包 树形背包 【练习篇】树形背包 背包求方案数 【练习】背包求方案数 背包求具体方案...【练习】背包求具体方案 泛化背包 【练习】泛化背包
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