以前一直不想學關於動態規劃類的問題，但是想了想，還是要學的，再次去看的時候，發現比之前要好一些，《演算法入門經典》裡邊講的動態規劃入門理解著可能會簡單一些，但是如果想深入理解這種方法，還學要多看一些資料，多做一些題目吧。
暴力求解（回溯）— 剪枝 — 動態規劃，逐步減少對於問題的搜尋力度，減少不必要的搜尋，達到優化的目的。
0-1揹包問題
#include #include #define maxn 100
#define maxv 100
int v[maxn];
int w[maxn];
int dp[maxn][maxv];
int n, c;
void dpfunc()
}int main()
看了一篇部落格關於乙個「金礦問題」拓展闡述了動態規劃的一些特點，這裡給出「金礦問題」的實現：
#include #include #define maxn 100
#define maxv 1000
int p[maxn], g[maxn];
int dp[maxn][maxv];
int num, n;
void dpfunc()
}int main()
01揹包問題 （動態規劃演算法）
0 1 揹包問題 給定 n 種物品和乙個容量為 c 的揹包，物品 i 的重量是 wi，其價值為 vi 問 應該如何選擇裝入揹包的物品，使得裝入揹包中的物品的總價值最大？分析一波 面對每個物品，我們只有選擇拿取或者不拿兩種選擇，不能選擇裝入某物品的一部分，也不能裝入同一物品多次。解決辦法 宣告乙個 大...
01揹包問題 （動態規劃演算法）
題目 給定n種物品和乙個容量為v的揹包，物品i的體積是wi，其價值為ci。每種物品只有乙個 問 如何選擇裝入揹包的物品，使得裝入揹包中的物品的總價值最大？面對每個物品，我們只有選擇放入或者不放入兩種選擇，每種物品只能放入一次。我們用之前同樣的思路來走一遍試試 假設只剩下最後一件物品，我們有兩種選擇 ...
動態規劃演算法 01揹包問題
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每乙個解都對應於乙個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是，適合於用動態規劃求解的...