动态规划-背包问题——[模版]完全背包问题

1.题目解析

题目来源

|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 模版完全背包_牛客题霸_牛客 |

测试用例

2.算法原理

1.状态表示

与01背包相同,这里的完全背包也是需要一个二维dp表来表示最大价值,具体如下

求最大价值****dpij:在1,i区间选择物品,此时总体积不大于j时的最大价值

求装满时的价值****dpij:在1,i区间选择物品,此时总体积严格等于j时的价值

2.状态转移方程

3.初始化

4.填表顺序

从上至下,每一行从左到右

5.返回值

返回最后一个位置dp表的值

3.实战代码

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <string.h>
using namespace std;
const int N = 1010;
int dp[N][N];
int n,V;
int v[N];
int w[N];

int main()
{
    cin>>n>>V;
    for(int i = 1;i <= n;i++)
    {
        cin>>v[i]>>w[i];
    }
    for(int i = 1;i <= n;i++)
    {
        for(int j = 0;j <= V;j++)
        {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
            if(j >= v[i])
            {
                dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i][j-v[i]] + w[i]);
            }
        }
    }
    cout<<dp[n][V]<<endl;

    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int j = 1;j <= V;j++)
    {
        dp[0][j] = -1;
    }
    for(int i = 1;i <= n;i++)
    {
        for(int j = 0;j <= V;j++)
        {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
            if(j >= v[i] && dp[i][j-v[i]] != -1)
            {
                dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i][j-v[i]] + w[i]);
            }
        }
    }
    cout<<(dp[n][V] == -1 ? 0 : dp[n][V])<<endl;

    return 0;
}

代码解析

4.代码优化

相关推荐
一隅论数智5 天前
给AI一张“业务概念地图“:本体如何从哲学走向企业智能
大数据·人工智能·经验分享·笔记·学习·学习方法·政务
倒头就睡的小比特5 天前
算法竞赛C++常用的STL
c++·算法
weilx12345 天前
C++笔记-文件IO-<fcntl.h>
c++
小羊没烦恼!5 天前
初探性能优化——2个月到4小时的性能提升
java·开发语言·windows·算法·c#
XiHongShi20165 天前
STM32F407 RTC定时器例程,建议保存
stm32·单片机·学习
爱吃苹果的日记本5 天前
离散数学第六课
学习·离散数学
猎头南楼5 天前
知识社区推荐系统实践:新用户冷启动与长短期兴趣建模的挑战 资深推荐算法工程师
人工智能·深度学习·算法·机器学习
Smileyqp沛沛5 天前
前端?C++ ?较大差异基础罗列
c++·基础·前端转c++
C语言小火车5 天前
C/C++ 为什么需要编译器?
开发语言·c++