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
想进个大厂1 分钟前
代码随想录day29 贪心03
算法·leetcode·职场和发展
We་ct27 分钟前
LeetCode 15. 三数之和:排序+双指针解法全解析
前端·算法·leetcode·typescript
挽天java31 分钟前
数据结构习题--寻找旋转排序数组中的最小值
数据结构·算法·排序算法
你怎么知道我是队长41 分钟前
C语言---排序算法4---希尔排序法
c语言·算法·排序算法
iAkuya1 小时前
(leetcode)力扣100 54实现Trie树
算法·leetcode·c#
TracyCoder1231 小时前
LeetCode Hot100(20/100)——19. 删除链表的倒数第 N 个结点
算法·leetcode
hrrrrb1 小时前
【算法设计与分析】随机化算法
人工智能·python·算法
进击的小头1 小时前
一阶IIR低通滤波器:从原理到嵌入式实战
c语言·算法
2301_811232981 小时前
C++中的契约编程
开发语言·c++·算法
2401_829004021 小时前
C++中的访问者模式
开发语言·c++·算法