目录搭建初始地图环境素材预处理遮挡层级效果景观的半遮挡与透明人物移动绘制瓦片地图碰撞层添加摄像机的边界（Editor）使用UIToolkit和UIBuilder制作物品编辑器【待解决】 背包系统背包数据初始化InventoryManager——总库存管理实现地图上显示数据库中的物品背包系统行动栏根据数据库中的数据显示背包中的数量选中物品高亮和背包开关拖拽交换及数据改变在地图上生成物品显示物品的详细信息人物的移动及举起物品实现选中背包物品触发举起动画构建游戏的时间系统时间流逝时间UI及对应的时间变更场景间切换场景切换人物跨场景移动以及场景加载前后事件设置鼠标指针根据物品调整视频演示：unity农

题目描述终于，破解了千年的难题。小FF找到了王室的宝物室，里面堆满了无数价值连城的宝物。这下小FF可发财了，嘎嘎。但是这里的宝物实在是太多了，小FF的采集车似乎装不下那么多宝物。看来小FF只能含泪舍弃其中的一部分宝物了。小FF对洞穴里的宝物进行了整理，他发现每样宝物都有一件或者多件。他粗略估算了下每样宝物的价值，之后开始了宝物筛选工作：小FF有一个最大载重为WW的采集车，洞穴里总共有nn种宝物，每种宝物的价值为v_ivi，重量为w_iwi，每种宝物有m_imi件。小FF希望在采集车不超载的前提下，选择一些宝物装进采集车，使得它们的价值和最大。输入格式第一行为一个整数nn和WW，分别表示宝物种数

01背包问题的一维状态转移方程的推导前提摘要前面这篇博客中：算法设计-01背包问题_伏城之外的博客-CSDN博客我们已经推导出了01背包问题的二维数组dp状态转移方程公式：假设有N种不同物品，且每种物品只有1个，第i个物品的重量表示为w[i]，价值表示为p[i]，现在有一个背包，其承重是W，现要求该背包装物品能得到的最大价值是多少？dp[i][0]=0，dp[0][j]=0ifw[i]else：dp[i][j]=dp[i-1][j]二维数组中元素dp[i][j]的含义是：物品可选范围为0~i，当背包承重固定为j，所能得到的最大价值为dp[i][j]。如果，还不能理解上面状态转移方程，请先看这篇

题目描述： 新学期伊始，适逢顿顿书城有购书满 x元包邮的活动，小P同学欣然前往准备买些参考书。一番浏览后，小P初步筛选出n本书加入购物车中，其中第i 本（1≤i≤n）的价格为a[i]元。考虑到预算有限，在最终付款前小P决定再从购物车中删去几本书（也可以不删），使得剩余图书的价格总和sum 在满足包邮条件（sum≥x）的前提下最小。试帮助小P计算，最终选购哪些书可以在凑够 x元包邮的前提下花费最小？输入格式：从标准输入读入数据。输入的第一行包含空格分隔的两个正整数 n 和x，分别表示购物车中图书数量和包邮条件。接下来输入n 行，其中第i 行（1≤i≤n）仅包含一个正整数a[i]，表示购物车中第i

题目描述： 新学期伊始，适逢顿顿书城有购书满 x元包邮的活动，小P同学欣然前往准备买些参考书。一番浏览后，小P初步筛选出n本书加入购物车中，其中第i 本（1≤i≤n）的价格为a[i]元。考虑到预算有限，在最终付款前小P决定再从购物车中删去几本书（也可以不删），使得剩余图书的价格总和sum 在满足包邮条件（sum≥x）的前提下最小。试帮助小P计算，最终选购哪些书可以在凑够 x元包邮的前提下花费最小？输入格式：从标准输入读入数据。输入的第一行包含空格分隔的两个正整数 n 和x，分别表示购物车中图书数量和包邮条件。接下来输入n 行，其中第i 行（1≤i≤n）仅包含一个正整数a[i]，表示购物车中第i

目录1 01背包问题2 完全背包问题3 多重背包问题4 分组背包问题1 01背包问题有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次。第物品的体积是，价值是。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，，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，表示最大价值。数据范围0N,V≤1000  解决方案1：二维数组for(inti=1;i解决方案2：一维数组（推荐） for(inti=1;i>v>>w;//边输入边处理for(in

目录1 01背包问题2 完全背包问题3 多重背包问题4 分组背包问题1 01背包问题有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次。第物品的体积是，价值是。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，，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，表示最大价值。数据范围0N,V≤1000  解决方案1：二维数组for(inti=1;i解决方案2：一维数组（推荐） for(inti=1;i>v>>w;//边输入边处理for(in

看完本篇文章可以再多练习相似题目算法-动态规划-背包问题-附一​​​​​​​一.背包问题介绍1.最原始的背包问题        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。2.暴力解法    在最原始的背包问题中，我们假设每种物品只可以选一次，那么背包问题就可以转换为更为具体的0/1背包问题，即每种物品要与不要的问题。这种问题用暴力解法可以用回溯来做，即每种物品开始直接选择，然后递归，然后撤回对该物品的选择。3.引入动态规划    假设我们的物品的重量为w[i],物品的价值为v[i]，动态规划产生的dp表为dp[i][j]，其中i代表第

看完本篇文章可以再多练习相似题目算法-动态规划-背包问题-附一​​​​​​​一.背包问题介绍1.最原始的背包问题        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。2.暴力解法    在最原始的背包问题中，我们假设每种物品只可以选一次，那么背包问题就可以转换为更为具体的0/1背包问题，即每种物品要与不要的问题。这种问题用暴力解法可以用回溯来做，即每种物品开始直接选择，然后递归，然后撤回对该物品的选择。3.引入动态规划    假设我们的物品的重量为w[i],物品的价值为v[i]，动态规划产生的dp表为dp[i][j]，其中i代表第

【概述】        线性动态规划，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。        线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值。        因此，除了少量问题（如：LIS、LCS、LCIS等）有固定的模板外，大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1054lanqiao0J题号1189 LCS问题（LongestCommonSubsequence），给定一个长度为n数