DAY44:完全背包问题介绍、518、377

完全背包

定义: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] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次),求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。

01背包的核心代码

for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
    }
}

01背包内嵌的循环是从大到小遍历,为了保证每个物品仅被添加一次。

而完全背包的物品是可以添加多次的,所以要从小到大去遍历,即:

// 先遍历物品,再遍历背包
for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = weight[i]; j <= bagWeight ; j++) { // 遍历背包容量
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

    }
}

Leetcode: 518 零钱兑换 II

这道题在看了上述内容之后,结合之前所学的内容,比较简单。

1、dp[i]下标含义

选择零钱的组合数

2、递归公式

之前我们写过一道题,求组合数,可以根据 dp[j] += dp[j - coins[i]];来进行求解。

3、遍历顺序

因为求的是组合数,因此要避免重复的情况,所以对遍历顺序有要求。要外层for循环遍历物品(钱币),内层for遍历背包(金钱总额)。

class Solution {
public:
    int change(int amount, vector<int>& coins) {
        vector<int>dp(amount + 1, 0);
        dp[0] = 1;
        for(int i = 0; i < coins.size(); i++){
            for(int j = coins[i]; j <= amount; j++){
                dp[j] += dp[j - coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount];

    }
};

时间复杂度: O(mn)

空间复杂度: O(m)

Leetcode: 377 组合总和 Ⅳ

本题与上题不同,本题求解的是排列数。

递归公式和下标都和上题一样,重点在于遍历顺序上。这时候要先遍历背包重量,再遍历物品。

class Solution {
public:
    int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int>dp(target + 1, 0);
        dp[0] = 1;
        for(int j = 0; j <= target; j++){
            for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
                if (j - nums[i] >= 0 && dp[j] < INT_MAX - dp[j - nums[i]]) {
                    dp[j] += dp[j - nums[i]];
                }
            }
        }
        return dp[target];

    }
};

C++测试用例有两个数相加超过int的数据,所以需要在if里加上dp[i] < INT_MAX - dp[i - num]。

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