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得先懂完全背包问题完全背包问题 非零基础-CSDN博客
都是让背包内价值最大。
完全背包问题每种物品可以取无数次。而多重背包问题每件取的次数有限。
都可以用的最挫的方法就是0~k件去…目录 区别
一句话说清楚
板子 区别
得先懂完全背包问题完全背包问题 非零基础-CSDN博客
都是让背包内价值最大。
完全背包问题每种物品可以取无数次。而多重背包问题每件取的次数有限。
都可以用的最挫的方法就是0~k件去遍历。
完全背包问题可以推出公式优化或者说逻辑上可以直接一次从前往后遍历
而多重背包问题不好推公式。本文讲的是二进制拆分方法来优化完全背包问题也可以用这个但是不是最优
可以参考大佬文章学习 背包九讲——全篇详细理解与代码实现-CSDN博客
练习题 P1776 宝物筛选 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 一句话说清楚
一句话说清这个二进制拆分
int 整形知道吧只需要32位就可以表示 -2147483647 - 1 ~ 2147483647 有点感觉吗 再细说1可以表示1 , 2可以表示2 , 1和2一起可以表示3 但我们只需要用到两个数不需要遍历1到3 板子
目的把num拆成二进制 最后一位即剩余未必是2的倍数
第 i 件物品 本次装 k 件 j 是当前背包大小
W 是背包大小
m[ i ]是该物品的数目w[ i ]是该物品的大小 v[ i ]是该物品的价值
num是最大数目 看能装多少 W / w[i] 再看有多少m[ i ] 。数目够就尽可能装。数目w[i]不够那就全装进去。 vectorlldp(MAX);for (int i 1; i n; i){int num min(m[i], W / w[i]);for (int k 1; num 0; k1){if (k num)k num;num - k;for (int j W; j 0; j--){if (j - w[i] * k 0)dp[j] max(dp[j], dp[j - w[i] * k] v[i] * k);}} }
if可以自行优化掉 ε≡٩(๑₃)۶ 一心向学加油
