代码随想录算法训练营day42

01背包问题,你该了解这些!

五部曲:

  • dp数组下标及含义:dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少
  • dp数组初始化:dp[i][0]=0; j < weight[0]的时,dp[0][j]=0,当j >= weight[0]时,dp[0][j] =value[0]
  • 递推公式:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
  • 遍历方向:先遍历物品在遍历背包
  • dp数组推到举例:来自代码随想录
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main(){
    int n, bagweight;
    while(cin >> n >> bagweight) {
        vector<int> weight(n,0);
        vector<int> value(n,0);
        for(int i=0;i<n;i++){
            cin>>weight[i];
        }
        for(int j =0;j<n;j++){
            cin>>value[j];
        }
        vector<vector<int>> dp(weight.size(),vector<int>(bagweight+1,0));
        for(int j =weight[0];j<=bagweight;j++){
            dp[0][j] = value[0];
        }
        for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { 
        for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { 
            if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
            else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
            }
        }
        cout << dp[weight.size() - 1][bagweight] << endl;
    }
    return 0;
}

01背包问题,你该了解这些! 滚动数组

五部曲:

  • dp数组下标及含义:dp[j]表示容量为j的背包,所背的物品价值可以最大为dp[j]。

  • dp数组初始化:都初始为0

  • 递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

  • 遍历方向:先遍历物品再反向遍历背包

    #include <iostream>
    #include <vector>
    using namespace std;

    int main() {
    int M, N;
    cin >> M >> N;

      vector<int> costs(M);
      vector<int> values(M);
    
      for (int i = 0; i < M; i++) {
          cin >> costs[i];
      }
      for (int j = 0; j < M; j++) {
          cin >> values[j];
      }
    
      vector<int> dp(N + 1, 0);
      for (int i = 0; i < M; ++i) {
          for (int j = N; j >= costs[i]; --j) {
              dp[j] = max(dp[j], dp[j - costs[i]] + values[i]);
          }
      }
      cout << dp[N] << endl;
      return 0;
    

    }

416. 分割等和子集

本题用01背包问题解法求解,相当于背包的体积target=sum/2,物品就是元素。

五部曲:

  • dp数组下标及含义:dp[j]表示容量为j的背包,所背的物品价值可以最大为dp[j]。

  • dp数组初始化:都初始为0

  • 递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

  • 遍历方向:先遍历物品再反向遍历背包

    class Solution {
    public:
    bool canPartition(vector<int>& nums) {
    int sum = 0;
    vector<int> dp(10001, 0);
    for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
    sum += nums[i];
    }
    if (sum % 2 == 1)
    return false;
    int target = sum / 2;

          for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
              for (int j = target; j >= nums[i]; j--) {
                  dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
              }
          }
          if (dp[target] == target)
              return true;
          return false;
      }
    

    };

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