这道题属于简单的01背包，但是背包问题还算简单，就是前面的细节处理的时候要注意，题意大致说了三条限制吧1. 只有a, b, c 三种类型的发票可以报销，其它的一律不报销2. 物品单项的报销额不超过6003. 每个发票总额不超过1000有了这三个，还有一个要小心的就是报销额可以为浮点数，所以这里有个小...
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2014-12-10 21:15:26
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背包问题(Knapsackproblem)：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。即在总重量不超过W的前提下，总价值是否能达到V？基本思路这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题..
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2014-12-09 19:49:11
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这道题是刚好装满的背包问题，刚好选取k个，状态转移方程为dp[i][j] = max( dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1] + Li - Bi(j - 1) )dp[i][j] 表示从前 i 个男孩中选取 j 个的 Li 的最大值， 首先按照Bi 排一下序，这个是利用贪心的...
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2014-12-08 22:49:47
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/**
* 书本:《算法分析与设计》
* 功能:给定n种物品和一个背包，物品i的重量是Wi, 其价值为Vi,问如何选择装入背包的物品，使得装入背包的物品的总价值最大？
* 文件:beiBao.cpp
* 时间:2014年11月30日19:22:47
* 作者:cutter_point
*/
#include
#define SIZEBEIBAO 20
using namespace std...
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2014-12-07 19:08:33
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#include
#include
#include
#include
using namespace std;
/*
*分数背包问题(贪心算法)
*/
struct goods
{
double value;//物品的价值
double weight;//物品的重量
double ratio;//物品的性价比
double in;//物品装入背包的重量
int index;/...
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2014-12-05 14:19:24
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算法描述：0-1背包的回溯法，与装载问题的回溯法十分相似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树进行搜索。否则将右子树剪去。 计算右子树上界的更好算法是： 将剩余物品依其单位重量价值排序，然后依次装入物品，直至装不下时，...
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2014-12-04 17:12:59
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#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
/*
*0-1背包问题（动态规划）
*/
vector> values;//values[i][j]表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的物品的最大值 (二维数组方案二)
void knapsack(vector& w,vector& v,int n,...
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2014-12-03 23:25:41
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#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
/*
*0-1背包问题（递归实现）
*/
//int * * values;//values[i][j]表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的物品的最大值 (二维数组方案一)
vector> values;//values[i][j]表示在前i个物品中能够装...
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2014-12-03 21:20:05
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本题也是一种背包问题，就是需要求出有多少种组合。
本题的新意就是：
1 利用两个long long数表示大数的高位和低位就能满足不溢出了
2 高位和低位需要仔细计算好
建模：
dp[i][j]：表示计算当前i物品的时候有j钱币的时候有多少种组合。
那么状态转换：dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-i]//dp[i-1][j]表示前一种物品计算出的组合数，也就是不买i物品的组合数， dp[i][j-i]表示空出i钱币购买i物品的组合数
难点：
仔细观察，会发现其实不单止不用二维数...
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2014-12-03 12:26:40
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这算法有毒，一不小心沾上了不死也脱皮！
在背包问题中这个求第K大值就骚扰了我一整天，让我心神不宁，浑身难受- -！
我看到的这种写法是把原本的DP[X]加一维变成DP[X][Y]，X用来确定当前背包容量，Y则是Y个值，分别是记录从最大到第K大，（因为只要求K大，所以那些更小的值就不用记录了）
接下来是讨论这个DP[X][Y]，可以理解为它是表示的背包容量为X时的第Y大值，而DP[X][ ]可...
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2014-12-03 00:26:15
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