二維狀態方程-**思路：
struct something
struct bag
something a[n+1]
;//n個物品
int f[n+1]
[bag.volume+1]
;//存放狀態轉移方程，初始化為0
for(
int i =
1; i < n;
++i)
}return f[n]
[bag_volume]
;
f[n][bag_volume]代表：在揹包體積為bag_volume的情況下去裝前n個物品，最大價值。
動態規劃方程：
d p[
inde
x][v
olum
e]
=dp[index-1][volume] & volume < m (裝不下)\\ \max(dp[index-1][volume], dp[index-1][volume-m]+v ) & volume \geq m(裝得下，要不要裝) \end
dp[ind
ex][
volu
me]=
dp[volumn]\\ \max(dp[volumn],dp[volumn-m]+v) \end
dp[vol
umn]
={dp
[vol
umn]
max(dp
[vol
umn]
,dp[
volu
mn−m
]+v)
根據二維的狀態轉移方程可得知，dp[index][volumn]的更新依賴到dp[index-1][volumn]，一維陣列中的dp[volumn]實際等價於二維陣列的dp[index][volumn]，所以優化成一維時需要使用逆序，避免dp[volumn]在被依賴時是dp[index-1][volumn]。
由於使用了一維陣列，第二層for迴圈改為從bag.volumn開始逆序，則此時迴圈判斷條件可以改為j>=a[n].m。
迴圈條件更改了，則可以邊輸入邊處理而省略儲存過程。
揹包問題 01揹包問題
n個物品，總體積是v，每個物品的體積的vi，每個物品的最大價值是wi，在不超過v的體積下求最大價值 eg揹包容積為 5 物品數量為 4 物品的體積分別為 物品的價值分別為 思路定義乙個二位陣列int f new int n 1 v 1 f i j 就表示在1 i個物品中選取體積小於v的情況的最大價值...
揹包問題 01揹包
有n件物品和乙個容量為v的揹包。第i件物品的重量是c i 價值是w i 求解將哪些物品裝入揹包可使價值總和最大。01揹包中的 01 就是一種物品只有1件，你可以選擇放進去揹包即1，也可以選擇不放入揹包中即0。include include using namespace std const int ...
揹包問題（01揹包）
1085 揹包問題 在n件物品取出若干件放在容量為w的揹包裡，每件物品的體積為w1，w2 wn wi為整數 與之相對應的價值為p1,p2 pn pi為整數 求揹包能夠容納的最大價值。input 第1行，2個整數，n和w中間用空格隔開。n為物品的數量，w為揹包的容量。1 n 100，1 w 10000...