给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为W。一种物品要么全部装入背包，要么全部不装入背包，不允许部分装入。装入背包的物品的总重量不超过背包的容量。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品总价值最大?01、问题分析——解空间及搜索条件根据问题描述可知，0-1背包问题要求找出n种物品集合{1,2,…,n}中的一部分物品，将这部分物品装入背包。装进去的物品总重量不超过背包的容量且价值之和最大，即找到n种物品集合{1,2,…,n}的一个子集，这个子集中的物品总重量不超过背包的容量，且总价值是集合{1,2,…,n}的所有不超过背包容量的子集中物品总价值最大的。按照回
【程序设计竞赛算法】背包问题——贪心法贪心算法是一种基于贪心策略的算法，它在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。背包问题是一个经典的组合优化问题，可以分为0-1背包问题和分数背包问题。其中，0-1背包问题要求物品只能选择一次，而分数背包问题允许物品被选择多次。贪心算法解决背包问题的原理如下：1、对于0-1背包问题，贪心算法的思路是优先选择单位价值最高的物品放入背包中。即计算每个物品的单位价值（价值与重量的比值），然后按照单位价值从高到低进行排序。接着，从单位价值最高的物品开始，依次尝试将物品放入背包中，如果放入会超过背包容量，则跳过该物品；否则，将物品放入背包，并
一.回溯法概念回溯法也称试探法，可以把它看成一个在约束条件下对解空间树（几乎所有回溯法的解都可以化成一个n叉树）进行深度优先（先纵向后横向）查找的过程，并在查找过程中剪去那些不满足条件的分支。当用回溯法搜索解空间树的时候，如果发现某一个节点不满足约束条件或者不是最优解的时候，就该放弃对该节点子树的查找（该节点下面的子树不再进行考虑，这也是比暴力枚举优化的地方），返回其祖先节点，并对下一个兄弟节点进行考查，直到找出一个解。二.算法框架1.递归框架（如有发懵，请看经典问题讲解并在回过头来看框架）search(inti){ if(i>n) //输出结果 else { for(j=下界;j2.非递归
目录1基础知识2模板3工程化1基础知识暂无。。。2模板暂无。。。3工程化题目1：求a~b中数字0、数字1、…、数字9出现的次数。思路：先计算1~a中每位数字出现的次数，然后计算1~b-1中每位数字出现的次数，两个相减即是最终答案。那么，如何计算1~a中每位数字出现的次数呢？首先，将a的每一位存入向量num中，例如a=1234567，那么num为，考虑如下两个子问题，1~a中数字0出现的次数。1~a中数字5出现的次数。为啥选择数字5呢？因为1到9中的任意一个数都和5等价。对于问题1：1~x中数字0出现的次数。记num中有n位，从第0位不考虑，因为第0位不可能取到0，即数字首位不能为0，例如012
背包系统Package包git地址：https://github.com/PigerYoung/InventorySystem.git背包系统离不开物品，因此在设计背包系统时需要将物品(Item)的类图设置好，附上下发UML类图 首先，根据类图可以编写出Item这个父类，因为所有的装备都是继承自Item类的usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicenumItemType//物品种类{Consumable,//消耗品Equipment,//装备Weapon,//武器Materia
学习目标：动态规划五部曲：①确定dp[i]的含义②求递推公式③dp数组如何初始化④确定遍历顺序⑤打印递归数组----调试引用自代码随想录！60天训练营打卡计划！学习内容：343.整数拆分动态规划五步曲：①确定dp[i]的含义：对i拆分后得最大乘积为dp[i]②求递推公式：Ⅰj*dp[i-j]，其中dp[i-j]代表两个数及以上的最大乘积。我根本不需要关心dp[i-j]是怎么组成的，因为题目只要求求出拆分后的最大的乘积，并没有问什么样的拆分结果可以获取拆分后的最大乘积。Ⅱj*(i-j)代表拆为两个数，两个数的乘积Ⅲ所以dp[i]=max(j*dp[i-j],j*(i-j),dp[i])----因
0-1背包问题思路分析前言一、0-1背包问题二、二维dp数组01背包问题代码详解1.递推关系式2.代码详解2.1先遍历物品dp数组形成过程2.2.先遍历背包dp数组形成过程dp数组形成过程分析三、一维dp数组01背包问题代码详解1.递推关系式2.代码详解背包倒序遍历背包正序遍历3.先遍历背包总结前言对0-1背包问题的二维dp数组以及一维dp数组的思路分析来源：代码随想录link本文是我对01背包问题的理解，在本文中具体分析dp数组的形成过程，最核心的地方就是我对每种情况下的01背包问题给出了代码运行结果，便于读者理解。重点解释了为什么一维dp数组的01背包问题为什么要倒叙遍历背包，以及为什么不
目录DAG求食物链数DAG求路径长度和路经总和题目：最大食物链解法一： 解法二：记忆化题目：游走思路： 题目：最大食物链 解法一：topo排序 我们标记f[i]是被f[x]捕食的点对应的类食物链数不难得出：f[x]=∑(f[i]) 首先从生产者开始，每去掉一个被捕食的点，那么相邻捕食者就要加上去掉点的类食物链数，但是我们还需要找到出度为0的消费者。所以这道题，我们要同时记录入度，还有出度（其实单纯的topo排序就用不上出度，记录出度是为了找食物链结尾的个数） #includeusingn
请到本专栏顶置查阅最新的华为OD机试宝典点击跳转到本专栏-算法之翼:华为OD机试🚀你的旅程将在这里启航！本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！文章目录183.【2023年华为OD机试真题（C卷）】敏感字段加密（动态规划dp实现Java&Python&C++&JS）
学习目标：动态规划五部曲：①确定dp[i]的含义②求递推公式③dp数组如何初始化④确定遍历顺序⑤打印递归数组----调试引用自代码随想录！60天训练营打卡计划！学习内容：二维数组处理01背包问题听起来思路很简单，但其实一点也不好实现。动态规划五步曲：①确定dp[i][j]的含义：任取[0,i]的物品后放进容量为j的背包所能放的最大价值②求递推公式：dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i])Ⅰ不放物品i：dp[i-1][j]Ⅱ放物品i:dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]③dp数组如何初始化：按下表的第一行和
