代码随想录 第九章 动态规划part03 01背包问题 二维

01背包问题 二维

cpp 复制代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
    int n, bagWeight;
    cin >> n >> bagWeight;
    std::vector<int> value(n, 0);
    std::vector<int> weight(n, 0);
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> weight[i];
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> value[i];
    std::vector<vector<int>> result(n, vector <int>(bagWeight+1, 0));
    for (int i = weight[0]; i <= bagWeight; i++) result[0][i] = value[0];
    for (int i = 1; i < n; i++){
        for(int j = 0; j <= bagWeight; j++){
            if(j<weight[i]) result[i][j]=result[i-1][j];
            if(j-weight[i]>=0) result[i][j] = max(result[i - 1][j], result[i-1][j - weight[i]] + value[i]);
            else result[i][j]=result[i-1][j];
        }
    }
    cout << result[n - 1][bagWeight];
    return 0;
}

这题动态规划数组的计算方式会有一些难以理解,不过如果按照随想录所给的思路在纸上推导一次就会清晰很多。在计算一个位置的值时又两种可能,一时当前剩余空间放的下,一种就是放不下,在保证动态规划数组计算过的值为最大价值时,在放不下的情况下,最大值就是用空间下上一行的值,而放的下的情况意味着需要去能给出那么多空间余量的方案中找,而在数组中,如果当前物品占空间为k,那么上一行的少k列位置的方案一定能给出k的余量,那么动态规划数组的计算过程也就明确了。

代码随想录 第九章 动态规划part03

相关推荐
高洁01几秒前
数字孪生与数字样机的技术基础:建模与仿真
python·算法·机器学习·transformer·知识图谱
不忘不弃1 分钟前
模拟内存分配器2
算法
被星1砸昏头6 分钟前
C++中的享元模式
开发语言·c++·算法
淡忘旧梦26 分钟前
词错误率/WER算法讲解
人工智能·笔记·python·深度学习·算法
狐5737 分钟前
2026-01-21-牛客每日一题-静态区间和(前缀和)
笔记·算法
2401_8414956439 分钟前
【Python高级编程】单词统计与查找分析工具
数据结构·python·算法·gui·排序·单词统计·查找
源代码•宸1 小时前
Leetcode—3. 无重复字符的最长子串【中等】
经验分享·后端·算法·leetcode·面试·golang·string
范纹杉想快点毕业1 小时前
嵌入式工程师一年制深度进阶学习计划(纯技术深耕版)
linux·运维·服务器·c语言·数据库·算法
-To be number.wan1 小时前
【数据结构真题解析】哈希表高级挑战:懒惰删除、探测链断裂与查找正确性陷阱
数据结构·算法·哈希算法
历程里程碑1 小时前
哈希2:字母异位符分组
算法·leetcode·职场和发展