定義乙個方法rec（i，j）其中i表示第i個物品，j表示當前可以容許的重量
注意！我程式裡i都是0開始，也就是說第乙個物品的i為0
int
rec(
int i,
int j)
int res=0;
if(j)else
return res;
}
先貼**，然後我做解釋吧！
//dp陣列首先都初始化為-1
intrec
(int i,
int j)
if(i==n)
int res=0;
//如果
if(j)else
//return時順便把這個答案儲存到dp陣列裡
return dp[i]
[j]=res;
}
為什麼複雜度為o(nw)呢？n代表物品個數，w代表揹包最大容量，因為dp陣列在這道題裡只用了dp[0][0]到dp[n-1][w]，所以複雜度就是o(nw)了！
動態規劃最最重要的就是要清楚陣列代表的什麼意思，不同的含義會有不同的迴圈方法，這也就是為什麼動態規劃方法多種多樣的原因了！
先貼**
int
solve()
else}}
return dp[0]
[w];
}
這個方法中陣列是什麼含義呢？ dp[i][j]表示的是第i個物品挑選重量小於j時，可以實現總價值的最大值。 所以，狀態轉移如下
dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j-w[i]]+v[i]);
在不放當前物品和放置當前物品中求得最大值。
int
solve()
else}}
return dp[n]
[w];
}
要注意的是，這裡dp陣列中i=0不是代表第乙個物品了，而是從1開始
此時dp[i][j]表示的含義是從0到i這i+1個物品所能實現總價值的最大值。所以狀態轉移如下
dp[i+1][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-w[i]]+v[i])
int
solve()
}return dp[w]
;}
int
solve()
}}return dp[n]
[w];
}
這個方法主要體現的是狀態轉移的不同。從當前dp[i][j]出發，我們要更新dp[i+1][j]和dp[i+1][j+w[i]]的值。我們只需要考慮老值和新值哪個大去哪個即可。
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