文章目录题目描述状态（和01背包一样）状态转移状态转移方程代码滚动数组优化题目描述对比01背包，完全背包中的每件物品有无数件。也就是说，每件物品可以拿0，1，…，k，…件。状态（和01背包一样）dp[i][j]表示前i种物品，体积为j时的最大价值状态转移对于第i件物品：不拿：dp[i][j]⇐dp[i-1][j]拿一件：dp[i][j]⇐dp[i-1][j-w[i]]+v[i]拿两件：dp[i][j]⇐dp[i-1][j-2w[i]]+2v[i]…拿k件：dp[i]][j]⇐dp[i-1][j-kw[i]]+kv[i]状态转移方程dp[i][j]=max(dp[i−1][j],dp[i−1][

前言在学习凉鞋老师的课程《QFramework系统设计：通用背包系统》第四章时，笔者使用了Odin插件，对Item和ItemDatabase的SO文件进行了一些优化，使物品页面更加紧凑、更易拓展。核心逻辑和功能没有改动，整体代码量减少了，并且增加了一个复制ItemConfig的小功能。需要注意：在ItemConfigGroup的列表中中删除ItemConfig时，应该点红色的X按钮，不要点最右侧的叉号，不然关联的ItemConfigSO文件不会被同时删除；QFramework带有的自定义属性功能可能会和Odin冲突，建议只使用其中一种；为了和原教程区分，下文将使用ItemConfig和Item

算法沉淀——动态规划之简单多状态dp问题上01.按摩师02.打家劫舍II03.删除并获得点数04.粉刷房子01.按摩师题目链接：https://leetcode.cn/problems/the-masseuse-lcci/一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求，每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间，因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求序列，替按摩师找到最优的预约集合（总预约时间最长），返回总的分钟数。注意：本题相对原题稍作改动示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：选择1号预约和3号预约，总时长=1+3=4。示例2：输入：[2,7,9,3,1]输出：12解释

一、前言此篇章主要整理一些关于线性dp的题目，很多题目其实都可以被挂上线性dp的标志，比如最熟悉的最长上升子序列啊，最长公共子序列啊等等，并且线性dp在自己写力扣周赛的题目的时候，真的会时不时出几道，然后刚好利用这些题目加上dp分析的方法，把题目好好写一写。二、题目汇总①力扣2369.检查数组是否存在有效的划分(1)题目描述(2)dp分析状态转移方程：f[i]=Or{f[i−2],i≥2&&num[i−1]=num[i−2]f[i−3],i>=3&&num[i−1]=num[i−1]=num[i−2]f[i−3],i>=3&&num[i−1]−num[i−2]=num[i−2]−num[i−3

[蓝桥杯2021省AB]砝码称重（C++，01背包可行性）题目描述你有一架天平和NNN个砝码,这NNN个砝码重量依次是W1,W2,⋯ ,WNW_{1},W_{2},\cdots,W_{N}W1​,W2​,⋯,WN​。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数NNN。第二行包含NNN个整数:W1,W2,W3,⋯ ,WNW_{1},W_{2},W_{3},\cdots,W_{N}W1​,W2​,W3​,⋯,WN​。输出格式输出一个整数代表答案。样例#1样例输入#13146样例输出#110提示【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、

路径相关的树形动态规划（TreeDP）是一种在树型结构上进行动态规划的方法。它主要解决的问题是在给定的树中，求解与路径有关的动态规划问题。在树形结构中，每个节点通常具有子节点和父节点，形成了一种层次结构。在路径相关的树形动态规划中，我们需要考虑从根节点到叶子节点的路径，并根据问题的要求计算相关的值。树形DP通常通过遍历树的方式进行计算，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来完成。在计算过程中，我们可以利用子节点的计算结果来更新父节点的值，直到最终计算出整棵树的结果。具体而言，路径相关的树形动态规划可以用来解决诸如最长路径、最短路径、路径上的最大和或最小值等问题。通过定义适当的

10min带你快速了解iSulad容器技术方案功能介绍以及代码架构解析iSulad是啥iSulad怎么用:先看大佬咋说——maintainer李峰iSulad轻量级容器引擎功能介绍以及代码架构解析iSulad提问iSulad_SIGiSulad的仓库：主仓库嘿嘿仓库链接：[https://gitee.com/openeuler/iSulad](https://gitee.com/openeuler/iSulad)官网链接：[https://www.openeuler.org/zh/other/projects/isula/](https://www.openeuler.org/zh/other

我已经尝试实现堆栈溢出AnsweredSolution.但它不起作用。测试用例:intval[]={10,40,30,50};intwt[]={5,4,6,3};W=10;输出背包DP矩阵:000000000000000055555500004555599000045666910000345678910Wtthatcanbereachedis:10sumofwtofselecteditems:11(whichiswrongshouldbeonly10)selected->6(3rditem)and5(1stitem)[whichiswrong]intknapSack(intW,intw

我有一个类似于背包问题的问题，更具体地说是multidimensionalvariation。我有一堆对象，它们都有一个成本，一个值和一个类别。我需要在最大成本下优化背包的值(value)，但每个类别中都有特定数量的对象。我已经在C++中成功实现了原始的背包算法，而无需关注类别。当我尝试添加类别时，我发现可以将其简单地视为多维背包问题，每个类别在新维度中的权重为0或1。我的主要问题是，我不仅有一个最大值，例如:5个食物类型的对象，而且还有一个最小值，因为我需要和5个食物类型的对象。而且我不知道如何在算法中添加最小值。显然，我可以使用一种一般情况，其中每个维度都有最大值和最小值，并针对总

2月21日消息，近日，谷歌发布了首个Android15开发者预览版本，但很快又遇到了问题，被迫暂时停止了OTA更新包的下载。IT之家注意到，在Android开发者官网上，谷歌表示由于发现了一个“已知问题”，他们移除了Android15DP1的OTA更新选项。官方解释道：“我们将暂时禁用OTA镜像下载，以便进一步排查问题。”这意味着，想要体验Android15的开发者目前只能通过刷入出厂镜像（factoryimage）的方式进行安装。此前，谷歌就曾提到过Android15DP1的一些已知问题，其中之一就涉及侧载最新的大版本系统更新。谷歌表示，完成侧载后可能会出现“设备已损坏”的提示。除此之外，第