背包五讲

第一讲 01背包问题这是最基本的背包问题,每个物品最多只能放一次. 第二讲完全背包问题第二个基本的背包问题模型,每种物品可以放无限多次. 第三讲多重背包问题每种物品有一个固定的次数上限. 第四讲混合三种背包问题将前面三种简单的问题叠加成较复杂的问题. 第五讲二维费用的背包问题一个简单的常见扩展. 第六讲分组的背包问题一种题目类型,也是一个有用的模型.后两节的基础. 第七讲有依赖的背包问题另一种给物品的选取加上限制的方法. 第八讲泛化物品我自己关于背包问题的思考成果,有一点抽象. 第九讲背包问题问

先上链接: 表格什么的最清楚了:http://blog.csdn.net/mu399/article/details/7722810 dd大大的背包九讲: —————————————————— 01背包的状态转换方程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ),  f[i-1,j] } f[i,j]表示在前i件物品中选择若干件放在承重为 j 的背包中,可以取得的最大价值. Pi表示第i件物品的价值. 决策:为了背包中物品总价值最大化,第 i件物品应该放入背包中

目录 第一讲 01背包问题 第二讲 完全背包问题 第三讲 多重背包问题 第四讲 混合三种背包问题 第五讲 二维费用的背包问题 第六讲 分组的背包问题 第七讲 有依赖的背包问题 第八讲 泛化物品 第九讲 背包问题问法的变化 附:USACO中的背包问题 前言 本篇文章是我(dd_engi)正在进行中的一个雄心勃勃的写作计划的一部分,这个计划的内容是写作一份较为完善的NOIP难度的动态规划总结,名为<解动态规划题的基本思考方式>.现在你看到的是这个写作计划最先发布的一部分. 背包问题是一个经典的动态

背包九讲 目录 第一讲 01背包问题 第二讲 完全背包问题 第三讲 多重背包问题 第四讲 混合三种背包问题 第五讲 二维费用的背包问题 第六讲 分组的背包问题 第七讲 有依赖的背包问题 第八讲 泛化物品 第九讲 背包问题问法的变化 附:USACO中的背包问题  前言 本篇文章是我(dd_engi)正在进行中的一个雄心勃勃的写作计划的一部分,这个计划的内容是写作一份较为完善的NOIP难度的动态规划总结,名为<解动态规划题的基本思考方式>.现在你看到的是这个写作计划最先发布的一部分. 背包问题是一

悼念512汶川大地震遇难同胞--来生一起走 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3773    Accepted Submission(s): 1913 Problem Description 妈妈你别哭泪光照亮不了我们的路让我们自己慢慢的走 妈妈我会记住你和爸爸的模样记住我们的约定来生一起走 上面这首诗节选自一位诗人纪念遇难

01背包的变形. 先算出硬币面值的总和,然后此题变成求背包容量为V=sum/2时,能装的最多的硬币,然后将剩余的面值和它相减取一个绝对值就是最小的差值. 代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; #define N 50007 int c[102],d

/*                                        又见01背包时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB难度:3 描述        有n个重量和价值分别为wi 和 vi 的 物品,从这些物品中选择总重量不超过 W     的物品,求所有挑选方案中物品价值总和的最大值.    1 <= n <=100    1 <= wi <= 10^7    1 <= vi <= 100    1 <= W <= 10^

这是一道水题,作为没有货的水货楼主如是说. 题意:已知一个数组nums {a1,a2,a3,.....,an}(其中0<ai <=1000(1<=k<=n, n<=20))和一个数S c1a1c2a2c3a3......cnan = S, 其中ci(1<=i<=n)可以在加号和减号之中任选. 求有多少种{c1,c2,c3,...,cn}的排列能使上述等式成立. 例如: 输入:nums is [1, 1, 1, 1, 1], S is 3. 输出 : 5符合要求5种

题意:01背包:有N件物品和一个容量为V的背包.每种物品均只有一件.第i件物品的费用是volume[i],价值是value[i],求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大. 分析: 1.构造二维数组:dp[i][j]---前i件物品放入一个容量为j的背包可以获得的最大价值. dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - volume[i]] + value[i]);---(a) (1)dp[i - 1][j]---不放第i件物品,因此前i件物品放入一个容量为