目录01背包问题描述：简单描述就是：解析：递推公式：dp数组的初始化：遍历顺序：图解：实现代码：dp数组初始化：遍历：优化：原理：递推公式：遍历顺序：实现代码：初始化：遍历：完全背包问题描述：解析：实现代码：01背包问题描述：        01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。01背包的约束条件是给定几种物品，每种物品有且只有一个，并且有权值和体积两个属性。在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。

文章目录一、题目二、C#题解一、题目  设计一个函数把两个数字相加。不得使用+或者其他算术运算符。示例:输入:a=1,b=1输出:2提示：a,b均可能是负数或0结果不会溢出32位整数  点击此处跳转题目。二、C#题解  将a、b进行二进制加法，ai、bi表示a、b第i位的值（0或1），ci表示第i位的进位（0或1）。使用ans表示计算结果，初始情况ans各位均为0。ci=0ai=bi：ai、bi不是0就是1，因此相加后该位结果均为0，ans不做处理ai=bi=0，则计算后该位进位0；ai=bi=1，则计算后该位进位1。故ci=ai。ai!=bi：ai和bi一个为0，一个为1，相加后均不会进位，

1、算法思想假设有四个物品，如下图，背包总容量为8，求背包装入哪些物品时累计的价值最多。我们使用动态规划来解决这个问题，首先使用一个表格来模拟整个算法的过程。表格中的信息表示指定情况下能产生的最大价值。例如，(4,8)表示在背包容量为8的情况下，前四个物品的最佳组合所能累计的最大价值。【注】第一行全0，因为第一行考虑的是前0个物品的最佳组合，也就是没有物品，它存在的意义是方便后续计算；第一列全0，因为第一列背包容量为0，不能放入任何物品，所以价值为0。现在我们需要一步一步将这个表格填好。考虑(1,1)表示前1个物品在背包容量为1的情况下，能装入背包的最佳组合所能累计的最大价值为多少。已知，1号

APP程序以及中断向量表的偏移设置前言通过之前的了解之前的了解，我们知道实现IAP升级需要两个条件：1.APP程序必须在IAP程序之后的某个偏移量为x的地址开始；2.APP程序的中断向量表相应的移动，移动的偏移量为x；1.APP程序起始地址设置默认条件下的起始地址默认的条件下，图中IROM1的起始地址（Start）一般为0x08000000，大小（Size）为0x100000，即从0x08000000开始的1024K空间为我们的程序存储区。设置APP起始地址存储在flash上的APP起始地址设置方法设置起始地址（Start）为0x08010000，偏移量为0x10000（64K字节，即留给Bo

本章节主要来讲述dockerdesktop界面版本使用以及docker-compose的安装和使用GIT地址：添加链接描述docker专栏：点击此处文章目录系列文章前言期望docker1.window开发环境2.linux部署环境docker-composedocker-compose安装docker-compose指令集docker-compose使用系列文章章节1docker以及docker-compose在window以及linux的安装2项目对应的docker-compose结构3怎么将docker-compose项目部署到服务器上4配置服务器JENKINS环境额外篇章节1Sentry

第【1】章前言：AI的训练和设计似乎ubuntu是必要的，而且，GPU的配置似乎也是要在Ubuntu下，某些模式版本才能兼容。单独搞一个编译服务器是个思路，但是，如果资金不够，也许要考虑在Windwos和Linux的系统共生下做点文章。Windows开始提供了内嵌的对Linux的子系统兼容模式。利用这个模式可以在windows操作系统环境直接用应用软件的方式，操作子系统。很显然，这种方式比之前的双操作系统，重复启动，和利用Vmware在一个摆烂的环境里面运行要好的多。【案】作者安装windows的guide做了很多实验，发现遇到很多问题，这里大致给出来思路和笔者实际采用的解决办法。一个工具准备

文件系统文件系统结构tip:[start]仅举例常见内容tip:[end]/根目录bin可执行文件命令(ls,...)etc配置文件(nginx代理服务器配置文件,...)var日志log文件lib存头文件/安装包home用户的家目录(/home/acs,...)proc进程信息文件(cpuinfo系统资源,...)路径绝对路径：从根目录开始描述/home/acs/main.cpp相对路径：从当前路径(在home下)开始描述acs/main.cpp当前目录：./上级目录：../家目录：~/==/home/acs根目录：/文件管理常用指令homeworknshow/create/test[n]：

文章目录@[toc]问题描述形式化描述最优子结构性质递归关系m(i,j)m(i,j)m(i,j)递归方程`Python`实现问题描述给定nnn种物品和一背包，物品iii的重量是wiw_{i}wi​，其价值为viv_{i}vi​，背包的容量为ccc如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大形式化描述给定c>0c>0c>0，wi>0w_{i}>0wi​>0，vi>0(1≤i≤n)v_{i}>0(1\leqi\leqn)vi​>0(1≤i≤n)，找出一个nnn元0−10-10−1向量(x1,x2,⋯ ,xn)(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})(x1​,x2​,⋯,xn

1. 核心领域中所需要的能力1.1. 技术知识1.1.1. 技术知识1.2. 执行力1.2.1. 过用代码解决问题来创造价值，并且你了解你的工作和业务之间的联系1.3. 沟通能力1.3.1. 能同时以书面和口头的形式进行清晰的沟通1.3.2. 能以建设性的方式提出问题和定义课题1.3.3. 文档化你的工作1.3.4. 撰写清晰的设计文档并征求反馈意见1.3.5. 与他人打交道时，你富有耐心和同理心1.4. 领导力1.4.1. 能在指定的工作范围内独立地完成工作1.4.2. 能迅速地从错误中学习1.4.3. 能很好地处理变动和模糊的问题1.4.4. 积极参与到项目和季度的规划中1.4.5. 能帮

动态规划（简称DP）是一种将复杂问题分解成很多子问题，并将子问题的求解结果存储起来避免重复求解的一种算法。动态规划一般用来解决最优问题。而解决问题的过程，需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。最后通过一组决策序列（动态转移方程），产生最终期望的最优解。（看不懂概念？）我也是简单说jiu's利用历史记录避免重复计算，用空间换时间，一般使用一维或二维数组保存。解决动态规划步骤大致分五部（动规五部曲）1.了解dp数组的含义2.列出递推公式3.dp数组初始化4.遍历顺序5.打印dp数组（用于检查是否有错误，一般省略）下面根据例题熟悉解题步骤。题目描述辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为