贪婪算法的基本思想：通过一系列步骤来构造问题的解，每一步都是对已构造的部分解的一个扩展，直到获得问题的完整解。贪婪算法中，每一步“贪婪地” 选择最好的部分解，但不顾及这样选择对整体的影响（局部最优），因此得到的全局解不一定最好的解，但对许多问题它能产生整体最优解。具体算法描述：public stat...
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2015-02-24 23:19:27
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第一次写二维费用的完全背包问题 加深了一下对于dp数组的理解 此类题还得多消化消化
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2015-02-19 18:38:33
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题意： 给定一堆硬币，然后将他们分成两部分，使得两部分的差值最小;输出这个最小的差值。思路： 想了好久都没想到一个合适的状态转移方程。后面看了别人的题解后，才知道能够转成背包问题求解。我们将全部的硬币和的一半作为背包容量，然后将硬币的代价看成其本身的面值。然后背包中能装的最大容量就是当中一个人分得硬...
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2015-02-19 15:08:02
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完全背包问题跟01背包问题的区别在于：对每种物品，在01背包中可以选取0个或者1个，而在完全背包中，每种物品都可以选取任意多个。状态定义：dp[i][j]表示：解决了第0~i中物品的选取问题，已消耗容量为j时，获得的最大价值。状态转移：这里的状态转移有两种写法，第一种写法较容易理解，第二中写法理解起...
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2015-02-17 18:44:48
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动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免反复计算。通经常使用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描写叙述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分...
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2015-02-17 12:48:58
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引言背包问题作为一个经典问题在动态规划中是很基础的一个部分，而以0-1背包问题为原题，衍生出来的各类题目千变万化，解法也不同。
本文以三道背包问题的变体着手讲解，希望能够做到触类旁通。0-1背包
给定n件物品和一个背包。物品i的价值是Wi，体积为Vi，背包的容量为C。可以任意选择装入背包的物品，求装入背包中的物品最大总价值。（Vi，C均为正整数）
在选择装入背包的物品时，有这样一个隐性条件：对...
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2015-02-16 18:27:03
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题意：一个人手里有一笔钱 n ，有 m 所大学，分别知道这些大学的投简历花费和被录取概率，因为钱数有限，只能投一部分学校，问被录取的概率最大有多大。这题除去计算概率以外就是一个 0 1 背包问题，所以可以完全按照 0 1 背包的方法做，只是将价值计算变成概率计算而已dp [ j ] 表示花费了 j ...
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2015-02-15 21:46:19
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