利用動態規劃，以自底向上的方式解各子問題。
解題思路：
此問題可轉化為：給定c>0，wi>0，vi>0，1≤i≤n，要求找出一
個n元0-
1向量(x1，x2，…，xn)，xi∈
，1≤i≤n，使得∑wixi≤c，而且
∑vixi達到最大。因此，0-1揹包是乙個特
殊的整數規劃問題：
max ∑vixi
s.t. ∑wixi≤c
xi∈，1≤i≤n
**如下：
code:
#include
#include
#include
using
namespacestd;
intmin(intw,intc)//取較小值
intmax(intw,intc)//取較大值
voidknapsack(intv,intw,intc,intn,int**m)
m[1][c]=m[2][c];//對第乙個物品進行處理
if(c>=w[1])
m[1][c]=max(m[1][c],m[2][c-w[1]]+v[1]);
cout<<"最優解:"
<}
voidprint_case(int**m,intw,intc,intn,intx)//輸出物品存放的情況
x[n]=(m[n][c])?1:0;
for(inty=1;y<=n;y++)
cout}voidmain()
knapsack(v,w,c,n,m);
print_case(m,w,c,n,x);}
動態規劃之01揹包詳解 解題報告
01揹包問題，是用來介紹動態規劃演算法最經典的例子，網上關於01揹包問題的講解也很多，我寫這篇文章力爭做到用最簡單的方式，最少的公式把01揹包問題講解透徹。f i,j 表示在前i件物品中選擇若干件放在承重為 j 的揹包中，可以取得的最大價值。pi表示第i件物品的價值。決策 為了揹包中物品總價值最大化...
解題報告 01揹包
這應該是最基礎的揹包問題了，但正因為他的基礎，他的思想會被用在很多dp題中，所以這裡有必要對他剖析一下。我們應該掌握的方法有兩種 1 二維陣列。2 滾動陣列。後面那個一看就要高階一些，但是確實對動歸沒有太大的幫助，所以大家一定要把第一種方法學好！第二種方法我不做解釋，只會黏貼 大家認真腦補一下應該也...
動態規劃揹包問題 01揹包
問題描述 n種物品，每種乙個。第i種物品的體積為vi，重量為wi。選一些物品裝到容量為c的揹包，使得揹包內物品不超過c的前提下，重量最大。問題分析 宣告乙個f n c 的陣列。f i j 表示把前i件物品都裝到容量為j的揹包所獲得的最大重量。當 j v i 時，揹包容量不足以放下第 i 件物品，f ...