- 动态规划之01背包与完全背包 (简单易懂)
zmuy
动态规划动态规划算法c语言
一、01背包01背包是在N件物品取出若干件放在空间为M的背包里,使得所装物品价值最大。每件物品的体积为W[1],W[2]~W[N],与之相对应的价值为V[1],V[2]~V[N]。同时还需要M个背包F[1],f[2]~f[M],空间依次为1,2~M,其值表示相应空间的背包当前所装物品的最大价值。(后面会解释为何需要M个背包)01背包是背包问题中最简单的问题。01背包的约束条件是给定几种物品,每种物
- 算法第37天| 完全背包\518. 零钱兑换 II\377. 组合总和 Ⅳ\57. 爬楼梯
烨然若神人~
算法算法
完全背包完全背包和01背包的区别纯完全背包,遍历背包和物品的顺序是可以对调的,只要求得出最大价值,不要求凑成总和的元素的顺序;01背包,遍历背包和物品的顺序是不可以对调的(一维不行,二维是可以的);一维解法中遍历顺序主要就是用来保证物品不被重复使用的,而完全背包中物品本身就是可以重复使用的,所以就无所谓了。完全背包题目思路与解法#include#includeusingnamespacestd;i
- 代码随想录算法训练营第38天 | 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 背包问题总结
ohnoooo9
代码随想录算法训练营打卡算法
322.零钱兑换如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品。钱币有顺序和没有顺序都可以,都不影响钱币的最小个数。视频讲解:动态规划之完全背包,装满背包最少的物品件数是多少?|LeetCode:322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili代码随想录classSolution{publicintcoinChange(int[]
- 代码随想录算法训练营第三十八天 | 322.零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分
m0_50413530
算法
322.零钱兑换题目链接:322.零钱兑换-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录视频讲解:动态规划之完全背包,装满背包最少的物品件数是多少?|LeetCode:322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili思路:输入:coins=[1,2,5],amount=11输出:3解释:11=5+5+11.确定dp数组以及下标的含义dp[j]:凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j]2.确定递推公式
- 代码随想录训练营Day33:完全背包问题2
mooc666quq
代码随想录训练营打卡算法leetcodeC++学习动态规划
1.322零钱兑换与昨天的零钱兑换问题的区别主要不同点在于dp数组的含义,相同点都是属于组合问题。1.dp数组的含义:dp[j]:代表容量为j时候的最少零钱个数2.递推公式:dp[j]=min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);dp[j-coins[i]]+1=dp[j-weight[i]]+value[i],所以还是属于一个变式。因为题目要求的是最小个数,所以得取min函数。3.初
- 深入理解背包问题:从理论到实践
a.原味瓜子
C++算法人工智能
目录一、什么是背包问题?基本概念二、背包问题的常见类型1.0-1背包问题2.完全背包问题3.多重背包问题4.分数背包问题三、0-1背包问题的动态规划解法1.基本思路2.C++实现代码3.空间优化版本四、完全背包问题的解法1.基本思路2.C++实现代码五、背包问题的实际应用六、经典例题与解答例题1:分割等和子集(LeetCode416)例题2:目标和(LeetCode494)七、背包问题的优化技巧八
- 混合背包(01,多重,完全)
YouQian772
动态规划算法
题目描述有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vi,wi,si,用空格隔
- 代码随想录60期day41
qq_19555169
算法leetcode职场和发展
完全背包#include#includeintmain(){intn,bagWeight;intw,v;cin>>n>>bagWeight;vectorweight(n);vectorvalue(n);for(inti=0;i>weight[i]>>value[i];}vector>dp(n,vector(bagWeight+1,0));for(intj=weight[0];j&coins){in
- 动态规划3—01背包梳理
Le_ee
算法c++动态规划
一:问题解析有一个容量为W的背包,总共有N个物品,每个物品有两个属性,重量w[i[和价值v[i],需要选择一些物品放入背包,每个物品只能选择一次,使得在不超过背包容量的情况下,物品的总价值最大;与完全背包的不同:每个物品只能选择一次;二:二维dp数组实现思路:1.定义二维数组dp[i][j]:i表示在前i个物品中选择,j表示此时背包的容量为j,dp[i][j]表示此状态下,背包能获得的最大价值;2
- 【自用】0-1背包问题与完全背包问题的Java实现
旧故新长
代理模式
引言背包问题是计算机科学领域的一个经典优化问题,分为多种类型,其中最常见的是0-1背包问题和完全背包问题。这两种问题的核心在于如何在有限的空间内最大化收益,但它们之间存在一些关键的区别:0-1背包问题允许每个物品只能选择一次,而完全背包问题则允许无限次选取同一物品。本篇博客将分别介绍这两个问题的动态规划解法,并附带相应的Java代码实现。0-1背包问题问题描述假设你有一个背包,其最大承重能力为W千
- 自学动态规划——爬楼梯(加强版)
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爬楼梯(加强版)57.爬楼梯(第八期模拟笔试)(kamacoder.com)虽然看起来和完全背包没有什么关系,实际上还是有背包的影子的。首先,题目要求方法数量,那么就应该想到递推公式:dp[i]+=dp[i-w[i]],对比一下下面的公式,是不是也是这样呢?我们将能走的步数(1~m)当做物品和体积,将总阶梯数当做最大背包容量,构建成一个完全背包寻找方法的模型。显然,112和121是两种不同的方法,
- 常见dp问题的状态表示
BUG召唤师
动态规划算法
目录前言一、动态规划核心五步二、常见dp问题的状态表示1.斐波那契数列模型2.路径问题3.简单多状态dp问题4.子数组问题5.子串问题6.子序列问题7.回文串问题8.两个数组的dp问题9.01背包问题10.完全背包问题11.二维费用01背包问题12.排列问题总结前言解决dp问题的关键首先是确定状态表示,确定正确的状态表示,才能结合题目要求顺利推导出状态转移方程。但状态表示往往是根据经验定义的,下面
- 代码随想录算法训练营 Day35 动态规划Ⅲ 0-1背包问题
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动态规划背包问题(0-1背包问题)0-1背包:n个物品,每个物品只有一个完全背包:n种物品,每个物品有无限个多重背包:n种物品,每个物品个数不相同暴力解法场景题目类型给出表格,背包最大容量n,说怎么装利益最大化重量价值物品0115物品1320物品2430暴力解法就是穷举(回溯)当装满了背包统计价值再试试其他的,这样穷举所有可能情况,得出最佳结论动态规划思路Dp数组定义Dp说明dp[i][j]在[0
- 代码随想录算法训练营 Day38 动态规划Ⅵ 完全背包应用 多重背包
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动态规划组合与排列DP求组合数是外层遍历物品,内层遍历背包DP求排列数是外层遍历背包,内层遍历物品多重背包多重体现在多个0-1背包,一个物品是有限个的背包问题有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有Mi件可用,每件耗费的空间是Ci,价值是Wi。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的耗费的空间总和不超过背包容量,且价值总和最大。多重背包和01背包是非常像的,为什么和01背包像呢?每件物品最多有
- 【蓝桥杯】01背包 完全背包 多重背包 模板及优化
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01背包N,V=map(int,input().split())w=[0]*(N+1)#体积c=[0]*(N+1)#价格dp=[[0]*(V+1)foriinrange(N+1)]#dp[i][j]前i个物品空间j下最大价值foriinrange(1,N+1):w[i],c[i]=map(int,input().split())foriinrange(1,N+1):forjinrange(1,V+
- 代码随想录算法训练营第三十二天
写个博客
代码随想录打卡算法
LeetCode/卡码网题目:518.零钱兑换II377.组合总和Ⅳ790.多米诺和托米诺平铺(每日一题)57.爬楼梯(第八期模拟笔试)其他:今日总结往期打卡背包问题特点:滚动数组背包遍历顺序完全背包从小到大,即基于当前物品更新过的继续更新01背包从大到小,即基于上一物品更新物品内外层循环:求组合数外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。(物品顺序固定,所以不会出现不同的排列)求排列数外层fo
- 动态规划(详解)
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算法动态规划数据结构算法
动态规划一般可分为线性动规,区域动规,树形动规,背包动规四类。背包问题:01背包问题,完全背包问题,分组背包问题,二维背包等动态规划的一般解题步骤:明确「状态」->定义dp数组/函数的含义->明确「选择」->明确basecase。以Leetcode322为例先确定「状态」,也就是原问题和子问题中变化的变量。由于硬币数量无限,所以唯一的状态就是目标金额amount。然后确定dp函数的定义:当前的目标
- 【动态规划】背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
triticale
算法动态规划算法
01背包有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viv_ivi,价值是wiw_iwi。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viv_ivi,wiw_iwi,用空格隔开,分别表示第i件物品的体积和价值。输出格式输出一个整数
- 动态规划算法:完全背包类问题
庐阳寒月
数据结构与算法算法动态规划数据结构C++
前言现在我们考虑下面的问题:(1)小明有一个背包,背包容积为v,有m种物品,其中第i种物品的价值为val[i],体积为t[i],每样物品有无限个,请问背包内物品总价值最大为多少?(2)小明有若干面值的硬币nums,小明需要买一个物品需要m元,小明想知道自己的硬币能否刚好凑够m元,如果可以,那么需要的最少硬币数量是多少?假设每种面值的硬币数量不做限制。分析这些问题我们发现,后两个问题仅需要一个结果,
- CCF CSP 第37次(2025.03)(2_机器人饲养指南_C++)
Dream it possible!
CCFCSP认证c++CCFCSPCSP
CCFCSP第37次(2025.03)(2_机器人饲养指南_C++)解题思路:思路一(完全背包):代码实现代码实现(思路一(完全背包)):时间限制:1.0秒空间限制:512MiB原题链接解题思路:思路一(完全背包):1、解题步骤拆分:①数据输入:第一行输入nm(int)。第二行输入m个整数A1,A2,…,Am代表一天内投喂不同苹果数的收益。②数据处理:通过分析此次题目是一个完全背包问题:每天投喂苹
- 完全背包问题DP详解
Nminem
算法背包问题dp
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,每行两个整数vi,wi用空格隔开,分别表示第i种物品的体积和价值。输出格式输出一个整数,表示最大价值。数据范围:0、f[i-1][j-v
- 代码随想录训练营day37|52. 携带研究材料,518.零钱兑换II,377. 组合总和 Ⅳ,70. 爬楼梯
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- 动态规划分享之 —— 买卖股票的最佳时机
他们都不看好你,偏偏你最不争气
动态规划算法c++
我今天分享的是关于动态规划中最有名的一组题目——股票买卖问题。为什么选它?因为它覆盖了大部分DP的建模套路,同时题意又很好理解,非常适合入门。DP类型简要说明典型例子1.线性DP当前状态只与前一两个状态有关斐波那契数列、爬楼梯、打家劫舍2.区间DP处理“区间”上问题括号匹配、石子合并3.背包DP决策是否选某个物品01背包、完全背包、多重背包4.树形DP在树结构上处理最优解树的直径、选点问题5.状压
- leetcode 279. Perfect Squares
洞阳
leetcodeleetcode算法完全背包问题动态规划
本题也是完全背包问题。并且本质上与第322题一模一样。要求的是装满背包最少需要多少个物品。与第322题一样,dp数组的初始化需要仔细考虑。详见leetcode322.CoinChange本题,给定整数n就相当于给定容量大小为n的背包。n只可能等于,1,4,9,...,这些完全平方数的和。相当于物品个数就是,物品重量是1,4,9,...,。第一版代码外层循环遍历物品,内层循环遍历背包容量。class
- 动态规划 (Dynamic Programming)
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学习笔记动态规划算法c++
文章目录背包DP01背包完全背包多重背包混合背包背包DP01背包1.洛谷P2871[USACO07DEC]CharmBraceletS题目链接:洛谷P287101背包模板题,不过多解释。#includeusingnamespacestd;constexprintN=3500,M=13000;intn,m,w[N],d[N],dp[M];intmain(){ios::sync_with_stdio(
- leetcode 322. Coin Change
洞阳
leetcodeleetcode算法动态规划完全背包问题
这道题也是完全背包问题。注意与第518题和第377题对比。这道题要求的是最少可以用多少个物品装满背包,不关心所选物品的组合方式和排列方式。因此,外层循环既可以是对物品的遍历,也可以是对容量的遍历。第518题,要求的是装满背包的物品的组合数,不关心所选物品的先后顺序,因此求的是组合数,所以外层循环必须是对物品做遍历,内层循环必须是对容量做遍历。第377题,要求的是装满背包的物品的排列数,选相同的物品
- 【leetcode】动态规划刷题总结(三)-背包问题
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leetcode刷题总结leetcode动态规划算法1024程序员节
背包问题有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]。01背包是每件物品只能用一次;完全背包是每件物品数量无限。求解目标是将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。01背包问题-二维DP数组解法遍历顺序的选择:只要正序遍历背包容量即可,遍历物品、背包容量的顺序可以颠倒deftest_2_wei_bag_problem1(weight,val
- leetcode——背包问题
timathy33
笔记动态规划背包问题
初识背包问题算法题也做了有200多题了,终于准备刷一波背包问题,花了点时间写了一题中等难度的,其实就是动态规划按题目类型来分有三种,完全背包,0-1背包0-1背包就是指货物只有两种状态,装或不装,不能多装,也不能拆一半装完全背包就是指同种类的货物是无限的,可以无限重复选取动态规划:今天写的是子集背包,所谓子集背包,就是直接或间接给出一个目标值target,然后让你在货物中选择,看看能不能正好凑出一
- 从leetcode518学习动态规划的完全背包问题
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技术面算法学习动态规划算法
完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件518.零钱兑换II-力扣(LeetCode)暴力枚举最直接的做法是dfs:intres=0;intchange(intamount,vector&coins){dfs(0,coins,amount);returnres;}voiddfs(intstartIdx,constvector&coins,intresidue){if(residu
- NO.86十六届蓝桥杯备战|动态规划-01背包|采药|小A点菜|Cow Frisbee Team(C++)
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蓝桥杯备考蓝桥杯动态规划c++
背包问题是动态规划中最经典的问题,很多题⽬或多或少都有背包问题的影⼦。它的基本形式是:给定⼀组物品,每个物品有体积和价值,在不超过背包容量的情况下,选择物品使得总价值最⼤。背包问题有多种变体,主要包括:01背包问题:每种物品只能选或不选(选0次或1次)。完全背包问题:每种物品可以选择⽆限次。多重背包问题:每种物品有数量限制。分组背包问题:物品被分为若⼲组,每组只能选⼀个物品。混合背包:以上四种背包
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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- Mockito异常测试实例
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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