背包问题

背包问题【算法 07】背包问题是经典的计算机科学问题之一，涉及到如何在有限资源的约束下，选择最优的物品组合，以最大化收益。这个问题在现实中有广泛的应用，例如资源分配、物流调度和投资组合优化等。本文将详细介绍背包问题的定义、解决方法、常见变种，以及通过C语言的实现来帮助理解。

Python面试宝典第14题：背包问题现有编号从 0 到 n - 1 的 n 个背包，给你两个下标从 0 开始的整数数组 capacity 和 rocks 。第 i 个背包最大可以装 capacity[i] 块石头，当前已经装了 rocks[i] 块石头（0 <= rocks[i] <= capacity[i]）。另给你一个整数 additionalRocks ，表示你可以放置的额外石头数量，石头可以往任意背包中放置。

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【算法设计与分析】实验报告c++实现(矩阵链相乘问题、投资问题、背包问题、TSP问题、数字三角形)1．加深学生对动态规划算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握； 2．提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力； 3．提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。

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解锁背包问题：C++实现指南背包问题是计算机科学中的经典优化问题，常出现在算法研究和编程面试中。它是组合优化的一个例子，可以用来演示动态规划的强大之处。本文将介绍背包问题的两种变体：01背包和完全背包，以及它们的C++实现。

蓝桥杯 - 小明的背包2（完全背包）解题思路：本题属于完全背包问题，背包内物品可以重复，使用动态规划dp[ j ]表示容量为 j 的背包的最大价值

01背包和完全背包GitHub参考链接例题：分析：在背包的基础上加了一个判断，先写背包问题的一般写法，可以过掉40%，在考虑去优化。对于每个物品有3种选择，可以不选、选但不用魔法、选且用魔法。

九种背包问题（C++）0-1背包，背包大小target，占用容积vec[i][0]，可以带来的利益是vec[i][1] 一件物品只能取一次,先遍历物品然后遍历背包更新不同容积下最大的利益

深度剖析动态规划算法：原理、优势与实战动态规划是一种优化技术，通常用于解决那些可以分解为子问题的问题。它的核心思想是将大问题分解成小问题，通过解决小问题来构建大问题的解。这种方法通常用于解决最优化问题，其中目标是找到最佳解决方案，通常是最大化或最小化某个值。

深度剖析贪心算法：原理、优势与实战贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来寻找整体最优解的方法。在每个步骤中，贪心算法选择当前状态下的最佳选项，而不考虑未来可能的影响。尽管它不能保证一定能找到全局最优解，但贪心算法通常简单且高效，适用于许多实际问题。

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力扣 322. 零钱兑换题目来源：https://leetcode.cn/problems/coin-change/description/

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【夜深人静学习数据结构与算法 | 第十二篇】动态规划——背包问题目录前言：01背包问题：二维数组思路：一维数组思路：总结：在前面我们学习动态规划理论知识的时候，我就讲过要介绍一下背包问题，那么今天我们就来讲解一下背包问题。