acm-背包-完全背包

贪心算法.

可能无法得到全局最优解.贪心算法的基本流程如下:1.分析问题,确定优化目标,对变量进行初始化2.制定贪心策略:在制定贪心策略时需要证明所选贪心策略一定可以得到全局最优解,若找到反例则推翻当前贪心策略,重新确定贪心策略.完全背包问题本节以完全背包问题为例
pianmian1·2025-02-24 14:21

【Unity知识点详解】Button点击事件拓展，单击、双击、长按实现

这里举一个游戏中实际的例子，在游戏背包中的道具，单击道具时我们需要显示道具的
火一线·2025-02-24 10:24

蓝桥杯学习大纲

蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向：1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
ん贤·2025-02-21 16:10

蓝桥杯备赛Day3（Python组）——动态规划

主要考点：线性DP、背包DP、记忆化搜索一、找零兑换问题1.递归解法defrecMC(coinValuelist,change):minCoins=change#最少零钱个数ifchangeincoinValuelist
Jiayuguo68·2025-02-21 04:32

动态规划之背包问题--python版本

动态规划之背包问题–python版本问题已知一个最大量的背包，给定一组给定固定价值和固定体积的物品，求在不超过最大值的前提下，能放入背包中的最大总价值。
我是小码搬运工·2025-02-20 17:16

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算，从而提高效率。一、动态规划求解原理适用范围：问题需要具备3个性质———最优子结构、子问题重叠、无后效性。最优子结构指问题最优解包含其子问题的最优解，是使用动态规划的基本条件。三要素：状态、阶段、决
学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

动态规划之背包问题的Python实现

对于背包问题，通常的做法有列举法、贪婪算法和动态规划（1）列举法：列举出所有的可能情况，再选择最优解，但当情况很多时，这种算法复杂度很高（2）贪婪算法：在容量允许范围内，每次都拿剩余物品中价值最高的，贪婪算法能够快速解决复杂度很高的问题
名侦探debug·2025-02-20 16:08

动态规划之背包问题

目录01背包问题完全背包问题多重背包问题二维费用背包问题（1）01背包问题给定n个物体，和一个容量为c的背包，物品i的重量为wi，其价值为应该如何选择装入背包的物品使其获得的总价值最大。
于冬恋·2025-02-20 16:04

刷题计划day29 动规01背包（一）【01背包】【分割等和子集】【最后一块石头的重量 II】

⚡刷题计划day29动规01背包（一）开始，可以点个免费的赞哦~往期可看专栏，关注不迷路，您的支持是我的最大动力~目录背包问题前言01背包二维数组dp[i][j]关于是否放物品：关于二维dp遍历顺序：一维数组
哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:10

刷题计划day28 动规（二）【不同路径】【不同路径 II】【整数拆分】【不同的二叉搜索树】

⚡刷题计划day28动规（二）继续，下一期是背包专题，可以点个免费的赞哦~往期可看专栏，关注不迷路，您的支持是我的最大动力~目录题目一：62.不同路径法一：动态规划法二：动态规划空间优化题目二：63.不同路径
哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:10

刷题day27 动态规划（一）【斐波那契数】【爬楼梯】【使用最小花费爬楼梯】

⚡刷题计划day27动态规划（一）开始，第三期后是背包专题，可以点个免费的赞哦~往期可看专栏，关注不迷路，您的支持是我的最大动力~目录什么是动态规划动态规划的解题步骤题目一：509.斐波那契数题目二：70
哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:40

代码随想录2.18-2.19

动态规划动态规划题目类型：基础（包括斐波那契类）背包打家劫舍股票子序列动规五部曲：（1）dp数组以及下表的含义（2）递推公式（3）dp数组如何初始化（4）遍历顺序：背包类尤其重要，两层for循环，先遍历背包再遍历物体
我会非常幸运·2025-02-19 18:29

LeetCode 热题 100

1.快速/归并排序，2.动态规划（背包爬楼），3.二叉树，4.链表反序，5.二分查找，6.其他杂七杂八（三数之和这种）。1.快速/归并排序快速排序归并排序2
TTXS123456789ABC·2025-02-19 06:55

AcWing中01背包问题

在acwing.com中的题，本次为01背包问题【具体视频可通过www.acwing.com/video/214网站观看（ps:是跟着视频中的老师一起写的，并不是原创~~~）】01背包问题题目：有N件物品和一个容量是
ONEPEICE-ing·2025-02-17 22:14

算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包

多重背包基础模型有一个体积为V的背包，商店有n种物品，每种物品有一个价值v和体积w，每种物品有s个，问能够装下物品的最大价值。
Aurora_wmroy·2025-02-17 17:50

UE求职Demo开发日志#21 背包-仓库-装备栏移动物品

1创建一个枚举记录来源位置UENUM(BlueprintType)enumclassEMyItemLocation:uint8{None=0,BagUMETA(DisplayName="Bag"),ArmedUMETA(DisplayName="Armed"),WareHouseUMETA(DisplayName="WareHouse"),};2创建一个BagPad和WarePad都有的UI虽然巨
学游戏开发的·2025-02-16 12:38

ACM- 2-SAT问题

前言：这篇文章是参考着饶齐的总结写出来的，但只有一些文字性的描述类似。现在有一个由N个布尔值组成的序列A，给储户一些限制关系比如A[x]ANDA[y]=0、A[x]ORA[y]ORA[z]=1等，要确定A[0...N-1]的值，使其满足所有限制关系。这个问题称为2-SAT问题特别的，若每种限制关系中最多只对两个元素进行限制，则称为2-SAT问题。由于在2-SAT问题中，最多只对两个元素进行限制，所
胖亚亚·2025-02-16 12:33

背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板

背包总结背包问题通常是多种物品有多个属性，且已知条件为某属性被受限，求另一属性的最大/最小/等于/存在不存在。
Baymax的学习日志·2025-02-15 20:32

动态规划——完全背包问题（力扣322： 零钱兑换）

前言这次我们要说的是完全背包问题，还记得下面这张图吗，可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个，只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个，选不选，
索利亚噶通·2025-02-15 20:32

【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题

文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见，这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度，和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度：只有物品两个维度：物品和容量三个维度：物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时，斐波那契数列就是一个
蓝色学者i·2025-02-15 19:29

算法分析与设计（一）——0-1背包问题

文章目录1三种背包问题详解2最值问题1.10-1背包问题1.2零钱兑换1.3一和零1.4最后一块石头的重量3.恰好背包容量问题4.排列组合问题4.1目标和4.2组合总和Ⅳ在简单复习完数据结构以后，便开始了算法复习
冠long馨·2025-02-15 19:28

[LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结

0-1背包有n个物品，第i个物品的体积为wiw_iwi，价值为viv_ivi，每个物品至多选一个，求体积和不超过capacity时的最大价值和状态转移：dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs
古希腊掌管学习的神·2025-02-15 19:23

[GESP202309 六级] 小杨买饮料

文章目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1输入输出样例#2输入#2输出#2输入输出样例#3输入#3输出#3说明/提示提交链接解析搜索的想法(80分)01背包的想法(60分)01背包的变形
zaiyang遇见·2025-02-15 09:41

动态规划之背包问题（01背包，完全背包，多重背包，分组背包）

0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，属于动态规划算法的典型应用场景。
Fansv587·2025-02-14 22:13

Leetcode416.分割等和子集（01背包问题）

416.分割等和子集题目方法一——动态规划（01背包问题）方法二——背包问题（空间复杂度将为O（n)）题目给定一个只包含正整数的非空数组。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。
凤梨No.1·2025-02-14 03:57

背包入门——LeetCode416. 分割等和子集

题目描述：给定一个只包含正整数的非空数组。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。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[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:[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集.思路：动态规划的基本流程是定义状态并找到状态转移方程，
sunnyLKX·2025-02-14 03:56

[动态规划] leetcode 416. 分割等和子集

动态规划求解  这是一个0-1背包问题的变种，也就是每种物品只能选择一次。与之对应的是完全背包问题，选择每种物品的数量是不限制的，可以与另一篇博文对照来看。
Mr.Qin_·2025-02-14 02:54

动态规划LeetCode-1049.最后一块石头的重量Ⅱ

动规五部曲（dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组）dp含义：dp[j]表示容量为j的背包，所背的物品价值最大
欧了111·2025-02-14 02:19

基于二进制粒子群算法的背包问题求解- 附代码

基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码文章目录基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码1.二进制粒子群算法2.背包问题3.实验结果4.参考文献5.Matlab摘要：本文主要介绍二进制粒子群算法，并用其对背包问题进行求解
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-11 22:41

算法题 背包问题-多重背包 二进制优化版本（Python）

题目有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。
武倔·2025-02-11 22:36

【算法】动态规划专题⑨ —— 二维费用背包问题 python

目录前置知识进入正题实战演练前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化python进入正题二维费用背包问题方法思路二维费用背包问题在传统背包问题的基础上增加了第二个维度的限制（如重量
查理零世·2025-02-11 21:03

算法训练day51Leetcode139.单词拆分 多重背包了解 背包问题总结

139.单词拆分.-力扣（LeetCode）题目分析初始化：初始化一个布尔型向量dp，大小为s.size()+1，所有值初始化为false，除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict：输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset，以便高效查找单词。动态规
dc爱傲雪和技术·2025-02-11 09:36

动态规划——背包问题

动态规划——背包问题背包问题0-1背包问题描述解题思路优化完全背包解题思路优化多重背包解题思路1解题思路2恰好装满问题描述解题思路优化背包问题0-1背包一共有n件物品，第i（i从1开始）件物品的重量为w
kaili_ya·2025-02-10 04:31

动态规划入门练习【01背包问题】——洛谷

目录P1048[NOIP2005普及组]采药思路01背包问题【思路可以看哔哩哔哩视频哈】附上视频链接吧代码实现【菜鸟本鸟自己写的】P1060[NOIP2006普及组]开心的金明思路跟01背包一样，没什么区别哦视频链接哈哈哈
小白卷不动·2025-02-10 04:30

【算法】动态规划专题⑧ —— 分组背包问题 python

目录前置知识进入正题实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化python进入正题分组背包问题的详细解析1.问题定义在分组背包问题中，物品被划分为若干组，每组内的物品互斥
查理零世·2025-02-10 04:29

【算法】动态规划专题⑩ —— 混合背包问题 python

目录前置知识进入正题总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化【算法】动态规划专题⑥——完全背包问题python【算法】动态规划专题⑦——多重背包问题+二进制分解优化python
查理零世·2025-02-10 04:59

2.3日学习总结

背包问题：背包问题的解决过程在解决问题之前，为描述方便，首先定义一些变量：Vi表示第i个物品的价值，Wi表示第i个物品的体积，定义V(i,j)：当前背包容量j，前i个物品最佳组合对应的价值，同时背包问题抽象化
Iamright.·2025-02-08 05:16

贪心算法练习题：部分背包问题

/*-----------------------------------------------------有n个物体，第i个物体的重量是wi，价值为vi，选若干个物体，使得在总重量不超过c的情况下让总价值尽量高。这里每个物体都可以只取走一部分，价值和重量按比例计算。输入：第一行输入两个整数表示n和c。第2到第n+1行每行两个整数分别表示wi和vi。输出：第一行输出所选物品的总价值v和总重量w以
jackson61·2025-02-07 04:06

01背包(回溯法)

#includeusingnamespacestd;intn;intm;intw[101];intv[101];intbest=0;intcw=0;//记录背包中当前的物品重量intcv=0;//记录背包中当前的物品价值
D52013140·2025-02-05 05:34

洛谷 P11470 昆明之泪（dp、背包）

P11470昆明之泪题目描述给定一串长度为nnn的数对序列(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)，其中xi,yix_i,y_ixi,yi都是整数。有mmm次询问，每次给定一个两个整数a,ba,ba,b，你需要先选定一个整数kkk（注意kkk可以为000），然后再选定一个正整数序列1≤p10x>0x>0的情况；最后可以发现y=min⁡(a+x,b+f[x])y=\min(a+x,b+f[x]
Flower#·2025-02-04 06:31

c++背包九讲之二维费用背包问题

一、背包九讲总述关于动态规划问题，最典型的就是背包九讲，先理解背包九讲后再总结关于动态规划的问题1、01背包问题2、完全背包问题3、多重背包问题4、混合背包问题5、二维费用的背包问题6、分组背包问题7、
永不为辅·2025-02-03 19:04

多维多重背包问题_各种背包五（二维费用背包问题）

问题二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。
zLiM5·2025-02-03 18:33

动态规划-二维费用的背包问题

文章目录1.一和零（474）2.盈利计划（879）1.一和零（474）题目描述：状态表示：我们之前的01背包问题以及完全背包问题都是一维的，因为我们只有一个要求或者说是限制那就是背包的容量，但是这里不同这题有两个限制
炙热的大叔·2025-02-03 18:03

【二维费用的完全背包问题】

前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做，但是老师要求用完全背包来做！一、完全背包与0-1背包有什么区别？
羊毛多一点·2025-02-03 18:03

【背包问题】二维费用背包问题

一、问题二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用，选择这件物品必须同时付出这两种费用。对于每种费用都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。
HeyBlog·2025-02-03 18:32

潜水员 ← 二维费用的背包问题

【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/1022/【题目描述】潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸：一个为氧气，一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少？例如：潜水员有5个气缸。每
hnjzsyjyj·2025-02-03 18:00

day36|（dp)leetcode 1049. 最后一块石头的重量 II , 494. 目标和 , 474.一和零

假设石头的重量分别为x和y，且x&stones){vectordp(1501,0);intsum=0;for(inti=0;i=stones[i];j--)//从大到小遍历背包容量，防止重复{dp[j]
kcwqxx·2025-02-03 05:46

代码随想录算法训练营Day38||完全背包问题、leetcode 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ 、70. 爬楼梯 （进阶）

一、完全背包问题相较于01背包，完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次，遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。
jiegongzhu3z·2025-02-03 05:15

算法【分组背包】

分组背包是指多个物品分组，每组只能取1件。每一组的物品都可能性展开就可以了。注意时间复杂度不会升阶，O(物品数量*背包容量)。下面通过题目加深理解。
还有糕手·2025-02-01 20:18

【算法设计与分析】实验5：贪心算法—装载及背包问题

理解装载问题及背包问题的贪心求解策略；对比分析与动态规划求解问题的算法异同；能够利用贪心算法，开展装载问题及背包问题的
XY_伊·2025-02-01 16:38
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