之前做過相關總結，再多說兩句；
01揹包必定是不能用貪心策略解決的。因為01揹包選了就沒有，而貪心則是可以選擇多種；
對於01揹包問題，只能用動態規劃；
這裡注意一下，最近遇到了關於01揹包的乙個小問題；
pat示例題目僅僅是涉及容量，並沒有涉及到價值，而有些機試題參照標準的揹包問題，同時涉及價值和容量；
1.對於簡單的設計容量，要求正好裝入多少東西，直接用簡單的dp陣列即可，dp二維陣列表示該容量下的能裝進的最大值；
2.對於涉及容量和價值的問題，則dp二維陣列表示該容量下能裝入的最大值，此時dp狀態轉移方程應該為：dp[j] = max(dp[j], dp[j - p[i]] + w[i]);
注意一下以下幾個點：
1.dp陣列二維，為dp[i][j]，其中i代表前i個東西的放置情況，也可以表示第i件是否放入；而j代表當容量為j的時候，i到底放不放；
這裡一定要注意，所有索引i都從1開始，0代表前0件東西的放置情況，為邊界；所有狀態變換都要從i=1開始；
2.有一道pat的題目涉及到了排序問題，選擇字典序小的進行輸出，這涉及到轉換方程和初試序列排序判定的問題；
sort(vec + 1, vec + n + 1,cmp);
if (dp[v] <= dp[v - vec[i]] +vec[i]) else
主要是這兩段**：
如果使得輸入序列降序，則最小元素判定必在最後進行dp構造，此時當dp[v]和dp[v - vec[i]] + vec[i]判定為小於等於時，由於等於的存在，可以保證小元素序列會可以擠掉大元素序列；從而構成新的唯一狀態；
同理，如果是增序排序，則最大元素會把小元素擠掉，導致所構成的唯一最有狀態成為較大的狀態，為降序輸出，這個要注意一下；
3.注意二維dp和一維dp的問題：
二維dp也不是不可以，但是一維dp只用到上一層v索引和v左邊的所有元素，所以直接從右向左構造，可以保證每次構造完左邊的元素一直不動，可以省空間；
關鍵字：一維dp，從右向左構造；
動態規劃 揹包問題
給定n個物品，重量是，價值是,包的容量 承重 是w 問，放入哪些物品能使得包內價值最大 1 需要將問題轉化為子問題，通過遞迴實現，且子問題必然與父問題存在關聯 2 定義v i,j 表示為，當item取自前i個items且揹包capacity j 時，揹包問題的最優解，也即最高的價值。3 從前i個it...
動態規劃 揹包問題
不廢話，直接上 動態規劃，揹包問題。輸入為 int n 物品的種類數。int n weight 各件物品的重量。int n value 各種物品的價值。int w 揹包最大的裝載重量。輸出 v n b 的值，最大的裝載價值。x n 各類物品的裝載數量。author huangyongye publi...
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