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✨博主：命运之光​​​​​​🦄专栏：算法修炼之练气篇​​​​​🍓专栏：算法修炼之筑基篇✨博主的其他文章：点击进入博主的主页​​​​​​前言：学习了算法修炼之练气篇想必各位蒟蒻们的基础已经非常的扎实了，下来我们进阶到算法修炼之筑基篇的学习。筑基期和练气期难度可谓是天差地别，懂得都懂，题目难度相比起

01背包问题算是动态规划里经典中的经典了，没学过的同学之前应该也有所耳闻。江湖老规矩，先来描述一下什么是01背包问题。假设你有一个背包，最多能承重C千克，这里有k个物品，其重量分别为w1、w2、……、wk，其价值分别为v1、v2、……、vk，在背包所能承受的重量下，尽可能得使背包里的价值最大。（注意

✨动态规划——0/1背包问题(全网最细+图文解析)作者介绍:🎓作者:青花瓷✨👀作者的Gitee:代码仓库📌系列文章推荐:✨1.数据结构与算法—算法篇之动态规划(一)✨2.【Java刷题特辑第一章】——【点进来花两把游戏的时间学习晚上睡觉都踏实了】✨3.【Java刷题特辑第二章】——这些经典笔试

这里是目录🐏动态规划之背包问题🐏🐏写在前面🐏🐏01背包问题🐏🐏完全背包问题🐏🐏多重背包问题I🐏🐏多重背包问题II🐏🐏分组背包问题🐏🐏写到最后🐏🐏动态规划之背包问题🐏🐏写在前面🐏之前讲过简单DP，经典01背包问题，在这我将会把背包问题更深入的讲解，希望能帮助大家

动态规划算法简介动态规划（Dynamicprogramming）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。动态规划算法是一种

动态规划(一)目录动态规划(一)1.01背包问题1.1题目介绍1.2思路一介绍(二维数组)1.3思路二介绍(一维数组)==空间优化==1.4思路三介绍(输入数据优化)2.完全背包问题2.1题目描述：2.2思路一(朴素算法)2.3思路二(将k优化处理掉)2.4思路三(优化j的初始条件)总结1.01背包

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动态规划目录动态规划1.01背包问题1.1题目介绍1.2思路一介绍(二维数组)1.3思路二介绍(一维数组)==空间优化==1.4思路三介绍(输入数据优化)2.完全背包问题2.1题目描述：2.2思路一(朴素算法)2.3思路二(将k优化处理掉)2.4思路三(优化j的初始条件)总结1.01背包问题1.1题

关于01背包问题，你该了解这些!这周我们正式开始讲解背包问题!但说实话，背包九讲对于小白来说确实不太友好，看起来还是有点费劲的，而且都是伪代码理解起来也吃力。对于面试的话，其实掌握01背包，和完全背包，就够用了，最多可以再来一个多重背包。如果这几种背包，分不清，我这里画了一个图，如下：分割等和子集1

昨天动态规划：关于01背包问题，你该了解这些!中是用二维dp数组来讲解01背包。今天我们就来说一说滚动数组，其实在前面的题目中我们已经用到过滚动数组了，就是把二维dp降为一维dp，一些录友当时还表示比较困惑。那么我们通过01背包，来彻底讲一讲滚动数组!接下来还是用如下这个例子来进行讲解背包最大重量为

01故事起源有一个容量有限的背包，容量为w，以及m个待选择的物品，每个只有一件。每个物品有一定的重量和价值，那么选择哪些物品放入背包，可使选择的物品总价值最大呢?02问题解析如果背包没有容量限制，那肯定是把所有的物品都放入背包可使价值最大。但现在背包比较小，只能选择部分装进背包，比如只能放一个，那就

贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的的时在某种意义上的局部最优解。贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。贪心算法和其他算法比较有明显的区别，动态规