一、题目:有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。 二、递归方法：首先对于每个物品，我们的选择只有两个：放或者不放。我们将所有的可能都穷举出来，就可以得到下面这个树状图（只画了前四个结点）： 所以对于每一个子问题，由于前面的子问题已被解决，因此我们都只需要做两个选择：
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2023-06-13 22:58:34
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问题描述：
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？
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2023-05-31 22:05:48
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1. 问题描述：有n个重量和价值分别为wi，vi的物品，从这些物品中挑选出总重量不超过W的物品，求所有挑选方案中价值总和的最大值。 1≤n≤1001≤wi，vi≤1001≤W≤10000输入: n=4 (w,v)={(2,3),(1,2),(3,4),(2,2)} W=5输出: 7（选择第0，1，3号物品）（因为对每个物品只有选和不选两种情况，所以这个问题称为01背包）2. 思路分析：01背包问题
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2023-10-05 14:04:29
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完全背包来了，嘿嘿～一.完全背包转01背包_暴力法I此方法就是枚举当前物品的数量，直至物品体积 * 数量 > 背包体积。import java.util.Scanner;
public class FullBackpack完全背包转01背包_暴力法I {
public static void main(String[] args) {
Scanner input =
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2023-09-15 22:12:26
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# Java 背包递归问题简易教程
背包问题是一个经典的算法问题，尤其在动态规划和递归中广泛应用。本文将引导你理解如何用 Java 来实现背包递归问题的解决方案。我们将通过以下步骤来完成这个任务。
## 整体流程
在我们开始编写代码之前，首先明确解决此问题的一般步骤，下面是一个简要的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|--
# Java 背包问题（递归）解析
背包问题是计算机科学中的经典问题之一，常见于优化及决策类问题。它的目标是找到能够放入背包中的物品组合，使得总价值最大化。本文将介绍该问题的基本概念及其在Java中的递归实现方式。
## 背包问题的定义
在背包问题中，我们有一个固定容量的背包，以及若干个物品。每个物品都有其各自的重量和价值。目的是选择某些物品放入背包中，使得这些物品的总价值最大。
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# Java背包问题递归解法
## 1. 背包问题概述
背包问题是一个经典的组合优化问题，指在给定一组物品、每个物品的重量和价值，以及一个背包的最大承重量下，如何选择装入背包中的物品，使得背包中物品的总价值最大。
## 2. 递归解法流程
递归是一种解决问题的方法，它把一个问题分解为多个相同或相似的子问题，直到问题规模足够小，可以直接求解。对于背包问题，可以使用递归的方式求解。
下面是使
原创
2023-08-04 15:15:14
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一、回溯法回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。它在包括问题的全部解的解空间树中依照深度优先的策略，从根节点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一节点时，总是先推断该节点是否肯定不包括问题的解。假设肯定不包括。则跳过对以该节点为根的子树的系统搜索，逐层向其原先节点回溯。否则，进入该子树，继续按深度优先的策略进行搜索。运用回溯法解题通常包括下面三个步骤：· 针对所给问题，定义
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2023-08-27 22:43:30
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# Java递归问题：01背包问题的科普文章
## 什么是01背包问题？
01背包问题是经典的组合优化问题，常用于物品选择的场景。问题的描述如下：给定一组物品，每个物品有一个特定的重量和价值，以及一个背包，它有一个最大承重限制。我们的目标是选择一些物品，使得这些物品的总价值最大，同时总重量不超过背包的承重限制。每个物品只能选择一次，因此称为“01背包”。
## 问题例子
假设有以下物品：
0-1背包问题引言本节先用java实现package day1.java;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Bag {
static class Item {// 定义一个物品
String id; // 物品id
int size = 0;// 物品所占空
dp系列手把手教你dp：01背包问题（递归改动态规划DP）手把手教你dp：摘花生问题（递归改动态规划DP）手把手教你dp：蓝桥杯-地宫寻宝（递归改动态规划DP）1 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 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
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2023-10-05 22:28:10
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背包问题(Java代码实现)问题描述： 一个背包的总容量为V,现在有N类物品,第i类物品的重量为weight[i],价值为value[i] 那么往该背包里装东西,怎样装才能使得最终包内物品的总价值最大。这里装物品主要由三种装法： 1、0-1背包：每类物品最多只能装一次 2、多重背包：每类物品都有个数限制，第i类物品最多可以装num[i]次 3、完全背包：每类物品可以无限次装进包内1、0-1背包实现
一、绪论 01背包问题是一个经典的动态规划问题，问题描述为“有n个物品，其价值分别为v[n],要求将其装在承重为m的背包，每个物品只能装一次的情况下，在不超过承重的范围下价值最大”。从这个题目中可以看出，01背包的特点就是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。当一个问题的局部变化很明显的时候，考虑动态规划的解决方案，即找出状态方程。 在01背包问题中，其状态转移方程是：f[i][v]=max{
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2023-06-13 23:00:21
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#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
#define N 6
int iW[] = {8, 2, 6, 4, 3, 1}; // 背包重量
int iV[] = {9, 3, 13, 10, 12, 5}; //
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2023-05-31 21:22:48
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问题描述： 有n个重量和价值分别为wi，vi的物品，从这些物品中挑选出重量不超过W的物品，求所有挑选方案中价值总和的最大值。对于每一个物品都只有选和不选的两种选择；所以称为01背包问题。递归解法： 首先说明记忆型递归（也叫记录型递归）的特点，记忆型递归主要用于求解子问题有重叠现象的递归；是为了避免将一个子问题多次求解；所以在求解子问题是将子问题的解记录下来，到再一次碰到相同的子问题时不需要再一
有过编程学习经验的人对于递归函数一定不陌生，我们经常使用递归的方式来解决一系列复杂的问题，递归算法对于大多数问题都是很有效的，而且它也可以优化我们的代码，我们在使用递归的时候有几点需要注意：
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2023-05-25 00:18:50
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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
“背包题目”的基本描述是：有一个背包，能盛放的物品总重量为S,设有N件物品，其重量分别为w1，w2，…，wn，希望从N件物品中选择若干物品，所选物品的重量之和恰能放进该背包，即所选物品的重量之和即是S。递归和非递归解法都能求得“背包题目”的一组解，试写出“背包题目”的非递归解法// ---------------------------------------------------&n
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精选
2015-05-26 16:02:39
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一、原题如果有一组物品，各个物品的质量已知，现有一个背包，背包可以容纳的质量总和S已知，问是否能从这N个物品中取出若干个恰好装入这个背包中。二、递归算法本质思想：设法尝试全部组合，当部分组合已经无法满足条件时，马上停止当前组合的尝试；若出现第一个满足条件的组合，马上停止尝试。使用递归回溯法实现。（感...
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2014-05-28 14:10:00
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用贪心算法解决一般背包问题。背包问题 给定N种物品和一个容量为MAX_WEIGHT的背包，物品i的重量是weight[i]，其价值为price[i]，背包问题是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? 从物品可不可以分割，背包问题可以划分为0-1背包问题和普通背包问题。0-1背包问题适合用动态规划求解，用贪心算法获不的最优解。普通背包问题可用贪心算法求得最优解。对于普通背包问题的求
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2023-06-27 18:56:49
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