/*input
輸入資料首先包含乙個正整數c，表示有c組測試用例，每組測試用例的第一行是兩個整數n和m(1<=n<=100, 1<=m<=100),分別表示經費的金額和大公尺的種類，然後是m行資料，每行包含3個數p，h和c(1<=p<=20,1<=h<=200,1<=c<=20)，分別表示每袋的**、每袋的重量以及對應種類大公尺的袋數。
output
對於每組測試資料，請輸出能夠購買大公尺的最多重量，你可以假設經費買不光所有的大公尺，並且經費你可以不用完。每個例項的輸出佔一行。
sample input
18 2
2 100 4
4 100 2
sample output
400*/
#include
#include
int main()
printf("%d\n",dp[n]);
}return 0;
}
揹包問題之多重揹包
相比完全揹包問題，多重揹包指定物品個數。我們可以將多重揹包問題轉化為0 1揹包 容易超時，優化後續補充 進行處理。求最好價值問題的多重揹包不能使用記錄使用物品次數的方式進行簡化 題目給定一些不同價值的硬幣，求這些硬幣可以組成1 n範圍內值的數量。public int backpack int n,i...
揹包問題之多重揹包
其實感覺多重揹包比01揹包和完全揹包都要難，每件物品的數量可能不止一件，還是求放入揹包的物品的最大價值。在揹包九講中，給出的動態轉移方程為 f i v max 但是感覺還是考慮邊界問題比較煩人，所以我想的是把多重揹包和之前的01揹包聯絡起來.不知道行不行 這裡我寫了一種一維dp陣列的寫法，在這題測試...
dp 揹包之多重揹包
問題 多重揹包也是 0 1 揹包的乙個變式。與 0 1 揹包的區別在於每種物品有ki個，而非乙個。解決方案 將k個相同的物品，看作k個不同的物品，但是wi,ci都一樣。即可套用 01揹包方案 詳見 優化方法 二進位制優化 設k個物品分成 a xx a xx 1 a xx k 1 個物品。那麼 a x...