今天開始再度研究演算法問題，就從動態規劃開始吧。
行李打包問題就是在固定的容積內放入價值不同的產品，能夠使包裝滿後價值最大，接近生活點就是吃自助，價錢一定的前提下使自己受益最大。
//解決行李打包問題的動態規劃演算法
int n,capacity;
int volume[100],need[100];
int cache[1001][1001]
//行李箱剩餘空間為capicity時，將返回放入item以後物品所能得到的必要程度最大值
int pack(int capacity,int item)
int &ret =cache[capacity][item];
if (ret != -1)
//不放當前物品到包裡
ret=pack(capacity,item+1);
if(capacity >=volume[item])
return ret;
}//獲取放入包中的東西內容
void reconstruct(int capacity,int item, vector&picked)
if(pack(capacity,item) == pack(capacity,item+1))
else
}
動態規劃問題
思想 如果乙個問題是由交疊的子問題所構成，那麼我們就可以用動態規劃技術來解決它。一般來說，這樣的子問題出現在對給定問題求解的遞迴關係中。這個遞推關係包含了相 同問題的更小子問題的解。動態規劃法建議，與其對交疊子問題一次又一次的求解，不如把每個較小子問題只求解一次並把結果記錄在表中。例題 0 1揹包問...
動態規劃問題
時間限制 3000 ms 記憶體限制 65535 kb 難度 3 描述 ctest有n個蘋果，要將它放入容量為v的揹包。給出第i個蘋果的大小和價錢，求出能放入揹包的蘋果的總價錢最大值。輸入 有多組測試資料，每組測試資料第一行為2個正整數，分別代表蘋果的個數n和揹包的容量v，n v同時為0時結束測試，...
動態規劃問題
以下內容基於個人理解。一 什麼是動態規劃 動態規劃 dp 演算法，指的是 乙個問題的解決是依賴於若干個和該問題相似，但比該問題的問題規模更小的問題時，所採用的一種演算法。動態規劃是自底向上的思考問題的方法，通常要從最底層的問題開始考慮。而這類問題的特點是 解決所有本層次問題後，就可以解決上一層的問題...