工程环境：MCU：STM32H723ZGTETHPHY：DP83848RT-Thread：RT-Threadnano3.1.5SoftwarePack：STM32CubeH7FirmwarePackageV1.10.0/11-February-2022参考文章：STM32H723配置以太网+Freertos注意事项STM32H723+Lwip+ETH+CUBE完整配置（排了巨多坑！）Cube配置STM32H743+DP83848以太网工程STM32H743+CubeMX-梳理MPU的设置前言：首先使用CubeMX配置相关外设和软件代码，导出KeilMDK工程，然后在Keil中修改相关代码。内存
动态规划-背包问题（二）1描述2样例2.1样例1：2.2样例2：2.3挑战3算法解题思路以及实现方法3.1算法解题思路3.1.1确定状态3.1.2转移方程3.1.3初始条件和边界情况3.1.4计算顺序3.2空间复杂度为O(MN)的算法实现3.2.1java实现3.2.2C++实现3.3空间优化后的算法实现该题是lintcode上的125·背包问题（二）算法题，该题的解题思路是按照九章侯老师给的方法去实现的。1描述有n个物品和一个大小为m的背包.给定数组A表示每个物品的大小和数组V表示每个物品的价值.问最多能装入背包的总价值是多大?1.A[i]，V[i]，n，m均为整数2.您不能将物品进行切分3
1.问题描述 有一个容量为V的背包，还有n个物体。现在忽略物体实际几何形状，我们认为只要背包的剩余容量大于等于物体体积，那就可以装进背包里。每个物体都有两个属性，即体积w和价值v。使物品装入背包的价值最大。 2.解决思路与分析I．枚举法，首先想到最简单的枚举法，通过列举所有结果，从中筛选出满足题意的结果。II．回溯法，在枚举法的基础上进行约束剪枝和限界剪枝。III．动态规划，运用动态规划思想，动态规划与分治法类似，都是把大问题拆分成小问题，通过寻找大问题与小问题的递推关系，使用递归和递推算法解决一个个小问题，最终达到解决原问题的效果。如果装不下当前物
【本文比较适合有一定动态规划和位运算基础的童鞋阅读】首先先讲讲什么是状态压缩状态压缩就是使用某种方法，简明扼要地以最小代价来表示某种状态，通常是用一串01数字（二进制数）来表示各个点的状态。这就要求使用状态压缩的对象的点的状态必须只有两种，0或1我们都知道二进制可以用来枚举子集，例如某个问题有8种情况，那么我们可以一个循环，从0到2^3-1,将所有情况枚举出来，这里拓展一个位运算的技巧（i>>j&1）:用来求十进制下的数i第j位是否为1，我们规定如果当前位为1就说明这一位应当被选中动态规划的问题状态压缩DP常见问题大概可以分为两类1.棋盘式（基于连通性）DP2.集合式DP个人总结的状态压缩dp
算法套路十三——动态规划DP入门动态规划和递归都是通过将大问题分解为较小的子问题来解决问题。它们都可以用来解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。递归是一种自顶向下的方法，它从原始问题开始，递归地将问题分解为较小的子问题dfs(i)——dfs(i)代表的是从第i个状态开始进行递归求解能够得到的最终结果。直到子问题可以直接解决。递归可能会导致大量的重复计算，因为它没有记录已经解决的子问题的解对递归不理解的话可以前往算法套路七——二叉树递归进行学习动态规划是一种自底向上的方法，它从最小的子问题开始，逐步解决较大的子问题，直到解决原始问题。动态规划通过存储已经解决的子问题的解（通常使用表格或数组）
（功能实现学习自B站，借此来巩固一下学习成果，分享我自己的理解）成品展示：https://live.csdn.net/v/252743?spm=1001.2014.3001.5501背包系统：使用蓝图组件InventoryConponent，并将背包相关的功能编写在其中，实现背包系统的可移植性（只需要把该背包组件添加给需要拥有背包功能的角色蓝图中的构造脚本中调用背包组件的初始化事件，并使用相应的按键来调用事件）创建一个结构体用来存储背包物品单元格所拥有的属性；由该结构体创建相应的数据表格，用来存储各个物品的详细属性（赋值）首先，在组件中创建用来存储背包物品的数组变量，类型为上述结构体；背包容量
背包问题1.01背包问题2.完全背包问题3.多重背包问题4.混合背包问题5.二维费用的背包问题6.分组背包问题7.背包问题求方案数8.求背包问题的方案9.有依赖的背包问题1.01背包问题特点：每个物品只能用一次，只能是选择或者不选择题目链接有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次。第i件物品的体积是vi，价值是wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。接下来有N行，每行两个整数vi,wi，用空格隔开，分别表示第i件物品的体积和价值。输出格式输出一个整数，表示最
0-1背包问题所谓0-1背包问题，也就是给你一个重量为M的背包和n种物品，每种物品有一定的重量和价值，在每种物品均可装入背包1次或不装入（不能仅装入物品的一部分）且不超过背包载重量的前提下，问你怎样选择物品，使得装入背包的物品的总价值最大？网上关于0-1背包问题的解决办法非常多，但是上来就给公式，我觉得对于初学者来说非常不好理解，目前我觉得最好的方式就是图表法来快速理解这个问题，当然大家如果有更好的方法欢迎在评论区分享。分析我们先从一个例子入手：假如现在有一个背包能够承重5kg，有四个物品重量和价值如下：物品重量/kg价值物品①310物品②240物品③430物品④150思路：对于每个物品，我们
目录回溯法基本步骤问题描述基本思路具体实现代码运行结果回溯法基本步骤（1）对所给的问题，定义问题的解空间。（2）确定状态空间树的结构（3) 用深度优先(DFS）的方法搜索解空间，用约束方程和目标函数的界对状态空间树进行修剪，生成搜索树，得到问题的解。参考：《算法分析与设计（第三版）》（清华大学出版社，郑宗汉、郑晓明编著）问题描述0/1背包问题用通俗易懂的话来描述就是：给定一个背包可承受的最大重量、各个物品的重量和价值，求在不超重的情况背包内所装物品的最大总价值和达到该最大值物品的选择情况。基本思路根据问题要求，显然约束方程如下： （博客水平有限，只能插入图片望谅解） 其中，X为货物的选择情况（
VMR7100/VMM7100Typ-C/DP转HDMI2.18K设计方案|替代VMM7100/VMR7100芯片|GSV6201可完全替代兼容VMM7100/VMR7100VMM7100/VMR7100是Synaptics（新思）推出的一款Type-C/DP转HDMI2.18K转接芯片，北京基石酷联推出的GSV6201是一款纯国产Type-C/DP转HDMI2.18K的视频转换芯片，且支持双向PD3.0，可以完全替代兼容VMM7100/VMR7100VMM7100产品规格书DatasheetSynaptics（新思）推出的VMM7100是一款高度集成的USB-Caltmode/DPHBR3转
