一、引文 01背包问题是经典的动态规划入门问题 同时也是背包九讲的一个基础问题 其重要性不言而喻 接下来就发表一下我对这个问题的理解，以供大家学习讨论二、正文题目描述： 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，
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2023-11-28 11:54:29
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1、简介假设我们有n件物品，分别编号为1, 2…n。其中编号为i的物品价值为vi，它的重量为wi。为了简化问题，假定价值和重量都是整数值。现在，假设我们有一个背包，它能够承载的重量是W。现在，我们希望往包里装这些物品，使得包里装的物品价值最大化，那么我们该如何来选择装的东西呢？问题结构如下图所示： 这个问题其实根据不同的情况可以归结为不同的解决方法。假定我们这里选取的物品每个都是独立的，不能选取部
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2024-06-24 21:06:11
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01背包问题一直是笔试题中的高频部分，看到一篇博客讲解的很详细，贴上来跟大家分享下，并说下自己的理解。自己另外加的部分已下划线标记，个人认为重要的部分加粗标记，方便理解。并附带了Python实现。原博地址：另外，这几个链接也值得一看： 0-1背包推导https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/Leetcode%20%E9%A
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2024-08-28 11:33:38
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（代码是学姐给的一个资料，自己重新编译理解了一遍）一、题目 ：有n个物品，它们有各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？eg：number＝4，capacity＝8 分别用蛮力法、动态规划法、回溯法和分支限界法求解0/1背包问题。二、所用算法的基本思想及复杂度分析：1.蛮力法求解0/1背包问题：1）基本思想：对于有n种可选物品的0/1背
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2023-08-05 21:13:44
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背包问题是一个经典的问题，其有多个变种，本节要解决的是 0-1 背包问题。题目如下，给定一个背包，其容量为 v，现在有 n 个物品，它们的体积分别为 e1、e2、…、en。现在挑选任意多个物品放入背包内，要求它们的体积和不能超过背包容量 v，并且希望尽量接近 v，如背包容量为 100，那么物品体积和为 99 的方案就比物品体积和为 98 的方案要好，当然最好是体积和等于背包容量 v。我们就是要找到
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2023-11-25 15:42:49
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# Python 01背包问题示例解析
背包问题是计算机科学中的经典优化问题，即在给定一组物品，各物品有一定的重量和价值，以及一个容量限制的背包，如何选择物品以使得背包中物品的总价值最大化。最常见的形式是01背包问题，即每种物品只能选择一次。
在这篇文章中，我们将用 Python 代码展示如何实现 01背包问题，其核心思路是动态规划。代码示例将帮助大家更好地理解这个算法。
## 问题描述
原创
2024-09-23 06:12:37
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一、01背包问题题目描述有n个重量和价值分别为，的物品。从这些物品中挑选出总重不超过W的物品，求所有挑选方案中价值总和的最大值。方法一：深度优先搜索对于01背包问题，即每个物品有两种选择（选，不选）。那么我们可以依据此性质建立选与不选二叉树。代码如下：class Solution:
def zeronebag(self, n, W, w, v):
def rec(i, j)
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2023-10-07 23:01:12
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1. 装箱问题1.1 问题描述有一个箱子容量为 V，同时有 n 个物品，每个物品有一个体积（正整数）。要求 n 个物品中，任取若干个装入箱内，使箱子的剩余空间为最小。1.2 解题思路这道题的问题是要使得剩余空间最小，即物品使用的空间最大，01背包问的是价值最大，可以看出，使用空间和体积有关，要01背包问题转换成总体积最大，只需将体积也看成价值，即体积=体积，价值=体积，从而套上01背包模板即可。1
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2023-07-04 16:16:35
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算法01背包问题任务一A：我们已经在每种语言中为背包问题提供了枚举方法的实现。你可以(编译，如果需要的话)在data/easy.20.1.txt上运行这个程序。该程序列举了每个解决方案的值、重量和可行性，并将它们打印到屏幕上。然而，它并没有记住“最好的(最高的)可行的解决方案”，也没有把它显示在最后。调整代码，让它做到这一点。NB。在data/easy.20.1.txt中，这应该计算出的解值为37
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2023-11-30 13:06:07
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输入样例4 5
1 2
2 4
3 4
4 5输出样例8解题思路1.先将输入的第一行中物品的数量和背包的总体积取出# 取得物品的个数和背包的总体积
a = [int(i) for i in input().split()]
# 物品的个数
n = a[0]
# 背包总体积
m = a[1]2.将给出的各个物品的体积和质量分别用两个列表分别存入# 从键盘输入中得到物品的体积和价值
def qu(N)
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2023-08-31 14:15:04
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面对背包问题，有一个很重要的方程式：状态转移方程式 所以每一种背包问题我都会给出状态转移方程式#01背包什么是01背包型问题？先给大家感受一下01背包型问题： 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为ci，背包的容量为C。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大?这种时候面对每一个物品都有两个选择：选还是不选，这就是典型的01背包问题！01背包怎么做？既然01背包的核心
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2023-11-06 15:51:15
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这里我先引用dd大牛的背包九讲中关于01背包算法的讲解。 所谓01背包问题可以描述为：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。情况一: 第i件不放进去，这时所得价值为:f[i-i][v]情况二: 第i件放进去，这时所得价值为：f[i-1][v-c[i]]
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2024-08-05 11:12:42
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题目：01背包问题描述：有编号分别为a,b,c,d,e的N=5件物品，它们的重量w分别是2,2,6,5,4，它们的价值v分别是6,3,5,4,6，每件物品数量只有一个，现在给你个承重为M=10的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和sum_v？ 在DP(dynamic programming，动态规划)问题中，01背包问题是比较基础和简单的了，但是网上很多人的讲解要么长长一大段，
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2023-10-25 18:27:05
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贪心算法就是不管其他因素，只找对应最大的。符合贪心的例子: 通过分析，发现减少逆序就可以减少加工时间。背包问题对于背包问题不能这么思考经过以上反例可以知道，不能一味找最大值。数学的问题：求， x1+x2+…+ xn = m问有多少种序列(有序的)，可以用高中的排列组合解决问题。可以看成 1和0 的组合这样的序列个数怎么求？可以求在 m+n-1中 选 择 m 个1 求组合数0-1背包问题有i个物品，
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2023-12-10 14:25:28
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2020-05-22所有背包问题实现的例子都是下面这张图01背包实现之——穷举法：1.我的难点：（1）在用穷举法实现代码的时候，我自己做的时候认为最难的就是怎么将那么多种情况表示出来，一开开始想用for循环进行多次嵌套，但是太麻烦，而且还需要不断的进行各种标记。我现在的水平实在太菜，然后就在一篇博文中看到一个特别巧妙的枚举算法,如下所示：int fun(int x[n])
{
int i;
f
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2023-11-23 21:55:06
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各种背包问题的讲解，现在包含01背包，完全背包，多重背包，混合背包，二维背包。持续更新中 (qwq)。
&nbs
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2023-12-18 14:41:13
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作为算法设计分析的经典问题，已经写过一次了，不过实现的方法不同，这次是回溯法解决问题。问题还是老问题，但是方法是新的！ 哈哈在这里再简单写一下问题要求： 给定n中物品和一个容量为c的背包，物品i的重量为Wi,其价值为Vi,0-1背包问题是如何选择装入背包的物品（物品不可分割），使得装入背包的物品的价值为最大。 1.题目分析：考虑到每种物品只有2 种选择，
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2023-11-04 20:20:59
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本文是基于背包问题的总结，不涉及背包问题基础的理论讲解，若没有了解过背包问题的同学可自行了解。背包问题可谓是动态规划非常经典的问题，完整的背包问题有很多种变形，但是在力扣当中，最主要的还是01背包以及完全背包。因此，弄透01背包与完全背包，对我们应对大部分面试还是足够的。总结如下：背包问题大总结：一 01背包（元素不重复）求最大装多少（要么放物品，要么不放物品，注意遍历背包容量要从大到小）for(
n件物品和一个容量为c的背包。第i件物品的价值是v[i]，重量是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。所谓01背包，表示每一个物品只有一个，要么装入，要么不装入。 今天下午的算法复习课，老师提的各种算法经典问题时，出现频率就是01背包问题了！动态规划、回溯法、分支限界法，在贪心算法时也提到注意背包问题，当然01背包问题不能用贪心算法实现，不
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2024-08-19 17:50:58
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public static void main(String[] args) {
// int[] v = {1500, 3000, 2000}, w = {1, 4, 3};
// int t = 4;
int[] v = {1, 6, 18, 22, 28}, w = {1, 2, 5, 6, 7};
int t = 11;
原创
2024-04-05 09:27:36
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