【动态规划】完全背包

完全背包与01背包的区别就是 01背包只有一次, 而完全背包有无限

我的01背包

完全背包

dp[i-1][j - k*weight[i]] +k*value[i]   经历了01背包,那么前面这个式子就很好理解了,k就代表无限个。

照例,先来一份最朴实无华的递推:

int dp[maxn][maxn];
void fun(){
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=0;j<W;j++){
            for(int k=0;k*w[i]<j;k++){
                dp[i+1][j]=max(dp[i+1][j],dp[i][j-k*w[i]]+k*v[i]);
            }
        }
    }
    cout<<dp[n][W]<<endl;
}

三重循环呀~  k最坏的情况是0~W  那么O(nW^2)

优化一下:

int dp[maxn][maxn];
void fun(){
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=0;j<W;j++){
            if(j<w[i]) dp[i+1][j]=dp[i][j];
            else
                dp[i+1][j]=max(dp[i][j],dp[i+1][j-w[i]]+v[i]);
        }
    }
    cout<<dp[n][W]<<endl;
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/Kohinur/p/9029370.html

时间: 2024-10-22 16:36:51

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动态规划/0-1背包

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动态规划01背包记录

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[动态规划] 01背包与完全背包

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JZYZOJ1445 [noip2014day1-T3]飞扬的小鸟 动态规划 完全背包

http://172.20.6.3/Problem_Show.asp?id=1445 很容易看出来动态规划的本质,但是之前写的时候被卡了一下(不止一下),还是写一下题解. 直接暴力O(n*m^2)大概是70分,比较划算. 100分需要对上升下降方式找规律然后优化到O(nm): 可以看出,70分算法有很多时间浪费在没必要的上升计算上,为了减少上升计算,我们可以在预处理后把上升计算变为只有一次. 把下降的放在最后处理. 观察可以发现f[i][x]的赋值只可能来自于下面升上来的,其实本质就是一个有一点

动态规划_01背包

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