网站的程序和数据库怎么做,网络营销的模式有哪些,网站没有h1标签,知名企业口号题目#xff1a;01背包问题
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图释#xff1a; //二维dp数组实现
#include bits/stdc.h
using namespace std;int n, bagweight;// bagweight代表行李箱空…题目01背包问题
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图释 //二维dp数组实现
#include bits/stdc.h
using namespace std;int n, bagweight;// bagweight代表行李箱空间
void solve() {vectorint weight(n, 0); // 存储每件物品所占空间vectorint value(n, 0); // 存储每件物品价值for(int i 0; i n; i) {cin weight[i];}for(int j 0; j n; j) {cin value[j];}// dp数组, dp[i][j]代表行李箱空间为j的情况下,从下标为[0, i]的物品里面任意取,能达到的最大价值vectorvectorint dp(weight.size(), vectorint(bagweight 1, 0));// 初始化, 因为需要用到dp[i - 1]的值// j weight[0]已在上方被初始化为0 dp[i][0] 表示背包重量为0怎么取都是装不下的// j weight[0]的值就初始化为value[0]for (int j weight[0]; j bagweight; j) {dp[0][j] value[0];}for(int i 1; i weight.size(); i) { // 遍历科研物品for(int j 0; j bagweight; j) { // 遍历行李箱容量// 如果装不下这个物品,那么就继承dp[i - 1][j]的值if (j weight[i]) dp[i][j] dp[i - 1][j];// 如果能装下,就将值更新为 不装这个物品的最大值 和 装这个物品的最大值 中的 最大值// 装这个物品的最大值由容量为j - weight[i]的包任意放入序号为[0, i - 1]的最大值 该物品的价值构成else dp[i][j] max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] value[i]);}}cout dp[weight.size() - 1][bagweight] endl;
}int main() {while(cin n bagweight) {solve();}return 0;
}
题目01背包问题滚动数组
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图释 // 一维dp数组实现
#include iostream
#include vector
using namespace std;int main() {// 读取 M 和 Nint M, N;cin M N;vectorint costs(M);vectorint values(M);for (int i 0; i M; i) {cin costs[i];}for (int j 0; j M; j) {cin values[j];}// 创建一个动态规划数组dp初始值为0vectorint dp(N 1, 0);// 外层循环遍历每个类型的研究材料for (int i 0; i M; i) {// 内层循环从 N 空间逐渐减少到当前研究材料所占空间for (int j N; j costs[i]; --j) {// 考虑当前研究材料选择和不选择的情况选择最大值dp[j] max(dp[j], dp[j - costs[i]] values[i]);}}// 输出dp[N]即在给定 N 行李空间可以携带的研究材料最大价值cout dp[N] endl;return 0;
}
题目416. 分割等和子集
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图释 class Solution {
public:bool canPartition(vectorint nums) {int sum 0;// dp[j] 表示容量为j的背包最多能装dp[j]价值的东西vectorint dp(10001, 0); //初始化为其他数时会影响滚动数组max(dp[i],...)的值for(int i0; inums.size(); i){ sum nums[i];}if(sum % 21) return false; // 不能被2整除则无法得到两个元素和相等的子集int target sum / 2;for(int i0; inums.size(); i){ // 遍历物品背包中只取一次nums[i]for(int jtarget; jnums[i]; j--){// 相当于背包的最大容量为目标值target 背包要大于物品重量物品重量大于背包负重则结束循环dp[j] max(dp[j], dp[j-nums[i]]nums[i]); //此时的dp[j]表示还未放入nums[i]的最大值}}// 如果背包刚好能装满则说明能分割为两个元素和相等的子集if(dp[target]target) return true;return false;}
};
