样例及程序参考《挑战程序设计竞赛》P349页的例题 DPL_1_B Knapsack Problem 第一行输入2个整数N、W,用空格隔开。接下来N行输入第i个物品的价值vi与重量wi,每个物品占一行，相邻数值之间用空格隔开。 1 /* 2 关于单个背包算法的感悟， 3 该算法的关键实际上就是C[N ...
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2020-02-03 15:50:10
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超大背包问题 输入条件：$1\le n\le40,1\le w_i,v_i\le10^{15},1\le W\le 10^{15}$ 解法：因为不能够再像前面的背包问题一样，把背包容量作为状态来储存了，因为开不了那么大的空间，那么就应该好好利用 n 很小的这个优势，但是如果全部遍历的话，复杂度就是$ ...
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2020-02-02 21:16:50
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问题描述： 解法： 我们让 dp[i] 代表 背包体积恰好为 i 时背包的最大价值 ，再定义一个 g[i] 代表体积为 i 的时候总价值最大的最优选法方案数 这里注意 dp 的含义与之前的 01背包有点不同，所以我们初始化的时候也需要注意 （具体的可以看之前 01背包详讲） 统计方案数的时候得看它是 ...
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2020-02-02 17:44:44
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问题描述： 解法： 因为求具体的方案，我们就不能采取之前滚动数组优化版本的 01背包 ，因为这样会损失一些具体方案 因为要求字典序最小，那么我们肯定采取贪心策略（能选序号小的就选序号小的） 我们如果从前往后遍历所有的物品，那么最后 dp[n][m] 就是最后答案，那我们就得从后往前遍历才可以求的具体 ...
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2020-02-02 17:39:42
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问题描述： 解法： 这种树形的结构我们首先很容易去想到 树形dp ，但是和 树形dp 不一样的地方在于它选一个节点的话还有附加条件（也就是依赖关系） 我们对于每一个节点可以把它看成一个分组背包 dp[i][j] 代表 选第 i 个节点 背包容量为 j 的时候 背包的最大价值 我们可以先采取 树形dp ...
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2020-02-02 17:21:12
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动态规划的01背包问题和完全背包问题模板 01背包问题模板： // 01背包问题 #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; const int maxn = 100; // 物品的最大件数 const int maxv ...
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2020-02-02 16:08:10
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474 一和零(二维费用的背包问题) 在计算机界中，我们总是追求用有限的资源获取最大的收益。 现在，假设你分别支配着 m 个 0 和 n 个 1。另外，还有一个仅包含 0 和 1 字符串的数组。 你的任务是使用给定的 m 个 0 和 n 个 1 ，找到能拼出存在于数组中的字符串的最大数量。每个 0 ...
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2020-02-02 13:39:47
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题目大意： 这个问题和 01背包 问题很相似，我们也可以依然采取 01背包 的状态定义 dp[i][j] 代表前 i 个物品 容量为 j 的背包的最大价值 那么状态转移方程也就出来了： dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*v[i]]+w[i]) (k 可以为 0, ...
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2020-02-01 23:34:33
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一、遗传算法的由来 受生物学的启发， 在一个生物的任何一个细胞中，都有着相同的一套染色体。所谓染色体，就是指由 DNA 组成的聚合体。 传统上看，这些染色体可以被由数字 0 和 1 组成的字符串表达出来（实际上是由4种碱基）。 为了形式化定义一个遗传算法，我们可以将它看作一个优化方法，它可以尝试找出 ...
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2020-01-29 15:58:13
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https://vjudge.net/contest/353157#problem/A 一开始用的记忆化搜索= = 样例能过不知道为啥提交WA = 。= = 。= 1 #include <iostream> 2 #include <cstring> 3 #include <algorithm> 4 ...
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2020-01-28 12:39:19
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