iis服务器助手广告广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > 其他教程 >C++动态规划中关于背包问题讲解
  • 432
分享到

C++动态规划中关于背包问题讲解

C++动态规划背包问题C++动态规划C++背包问题 2023-03-15 11:03:17 432人浏览 安东尼
摘要

目录一、分割等和子集-最后一块石头的重量II二、目标和三、一和零四、零钱兑换II五、排列与组合组合总数IV(排列问题)零钱兑换(组合问题) 一、分割等和子集-最后一块石头的重量II

一、分割等和子集-最后一块石头的重量II

背包问题,难点往往在第一步:dp数组表示什么

分割等和子集问题,较好的方式是:求装满背包后最大重量是多少(有点绕哈哈)

这是个题型:对于判断能不能恰好装满背包的问题,用dp表示重量,判断是否最终的dp[m]==m

bool canPartition(int* nums, int numsSize){
    //首先数组元素求和的sum,若sum%2==1,返回false
    //若sum%2==0,定义m=sum/2,n=numsSize
    //则问题变成了能否装满容量为m的背包
    //进一步变成了求装满容量为m的背包得到的最大价值量(本题价值量即为重量)
    //1.dp[j]表示装满容量为j的背包能获得的最大价值量
    //2.递推式:dp[j]=fmax(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);
    //3.dp数组初始化:dp[i]=0;
    //4.遍历顺序:0-1背包顺序(滚动数组)
    int sum=0;
    for(int i=0;i<numsSize;i++) sum+=nums[i];
    if(sum%2==1) return false;
    int m=sum/2,n=numsSize;
    int dp[m+1];
    for(int j=0;j<=m;j++) dp[j]=0;
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=m;j>=nums[i];j--)
            dp[j]=fmax(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);
    }
    if(dp[m]==m) return true;
    else return false;
}

二、目标和

求组合数模板:dp[0]=1;dp[j]+=dp[j-nums[i]];

int findTargetSumWays(int* nums, int numsSize, int target){
    //首先数组元素求和的sum,若满足题意,m+(m-target)=sum
    //若(sum+target)%2==1,返回0;
    //若sum<abs(target),返回0;
    //否则,有m=(sum+target)/2;
    //问题就变成了整数m可以有多少表达式表示出
    //进一步变成了求装满容量为m的背包的最大组合数
    //1.dp[j]表示装满容量为j的背包的最大表达式的组合数
    //2.递推式:
    //组合问题模板:dp[0]=1;dp[j]+=dp[j-nums[i]];
    //3.dp数组初始化:dp[i]=0;dp[0]=1;
    int sum=0;
    for(int i=0;i<numsSize;i++) sum+=nums[i];
    if(sum<abs(target)||(sum+target)%2==1) return 0;
    int m=(sum+target)/2,n=numsSize;
    int dp[m+1];
    for(int i=1;i<=m;i++) dp[i]=0;
    dp[0]=1;
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=m;j>=nums[i];j--)
            dp[j]+=dp[j-nums[i]];
    }
    return dp[m];
}

三、一和零

注意二维滚动数组不能写在同一个for循环中,这题背一下

int findMaxFORM(char ** strs, int strsSize, int m, int n){
    //本题是二维背包,不过是比一维多了一步而已
    //1.dp[i][j]表示背包容量为i个0、j个1时,最多能装的物品个数
    //2.递推式:
    //dp[i][j]=fmax(dp[i][j],dp[i-cnt0][j-cnt1]+1);
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][j]=0;
    //4.遍历顺序:二维滚动数组(注意不能把i和j写在同一个for循环中)
    int dp[m+1][n+1];
    for(int i=0;i<=m;i++){
        for(int j=0;j<=n;j++)
            dp[i][j]=0;
    }
    for(int k=0;k<strsSize;k++){
        int cnt0=0,cnt1=0;
        int len=strlen(strs[k]);
        for(int i=0;i<len;i++){
            if(strs[k][i]=='0') cnt0++;
            else cnt1++;
        }
        for(int i=m;i>=cnt0;i--){
            for(int j=n;j>=cnt1;j--){
                dp[i][j]=fmax(dp[i][j],dp[i-cnt0][j-cnt1]+1);
            }
        }
    }
    return dp[m][n];
}

四、零钱兑换II

多重背包和0-1背包唯一的区别在遍历顺序

我们知道01背包内嵌的循环是从大到小遍历,为了保证每个物品仅被添加一次。

而完全背包的物品是可以添加多次的,所以要从小到大去遍历

int change(int amount, int* coins, int coinsSize){
    int m=amount,n=coinsSize;
    int dp[m+1];
    for(int i=1;i<=m;i++) dp[i]=0;
    dp[0]=1;
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=coins[i];j<=m;j++)
            dp[j]+=dp[j-coins[i]];
    }
    return dp[m];
}

五、排列与组合

组合总数IV(排列问题)

本题要求的是排列数(即考虑排列顺序)

求排列数,外层遍历重量,内层遍历物品,且均为从左到右遍历

int combinationSum4(int *nums,int n,int m){
    //1.dp[j]表示背包容量为j时,有多少种方法能使背包被装满“
    //2.递推式:
    //dp[j]+=dp[j-nums[i]];
    //3.初始化:
    //dp[i]=0;dp[0]=1;
    //4.遍历顺序:
    //本题要求的是排列数(即考虑排列顺序)
    //求排列数,外层遍历重量,内层遍历物品,且均为从左到右遍历
    int dp[m+1];
    for(int i=1;i<=m;i++) dp[i]=0;
    dp[0]=1;
    for(int j=0;j<=m;j++){
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(j>=nums[i]&&dp[j]<INT_MAX-dp[j-nums[i]])
                dp[j]+=dp[j-nums[i]];
        }
    }
    return dp[m];
}

零钱兑换(组合问题)

本题要求的是组合数(即不考虑排列顺序)

求组合数,外层遍历物品,内层遍历重量,且均为从左到右遍历

int int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount){
    //1.dp[j]表示背包容量为j时,有多少种方法能使背包被装满“
    //2.递推式:
    //dp[j]+=dp[j-coins[i]];
    //3.初始化:
    //dp[i]=0;dp[0]=1;
    //4.遍历顺序:
    //本题要求的是组合数(即不考虑排列顺序)
    //求组合数,外层遍历物品,内层遍历重量,且均为从左到右遍历
    int m=amount,n=coinsSize;
    int dp[m+1];
    for(int i=1;i<=m;i++) dp[i]=0;
    dp[0]=1;
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=coins[i];j<=m;j++)
            dp[j]+=dp[j-coins[i]];
    }
    return dp[m];
}

到此这篇关于c++动态规划中关于背包问题讲解的文章就介绍到这了,更多相关C++动态规划背包内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: C++动态规划中关于背包问题讲解

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/199899.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档
猜你喜欢
  • C++动态规划中关于背包问题讲解
    目录一、分割等和子集-最后一块石头的重量II二、目标和三、一和零四、零钱兑换II五、排列与组合组合总数IV(排列问题)零钱兑换(组合问题) 一、分割等和子集-最后一块石头的重量II ...
    99+
    2023-03-15
    C++动态规划背包问题 C++动态规划 C++背包问题
  • C++动态规划中关于背包问题怎么解决
    本篇内容主要讲解“C++动态规划中关于背包问题怎么解决”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“C++动态规划中关于背包问题怎么解决”吧!一、分割等和子集-最后一块石头的重量II背包问题,难...
    99+
    2023-07-05
  • C语言动态规划多种背包问题分析讲解
    目录写在前面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为什么可以这样优化呢一 、二进制与十进制二 、动态规划的时间复杂度估算三 、多重背包分组背包问题写在前面 之前讲...
    99+
    2024-04-02
  • C语言动态规划之背包问题详解
    01背包问题        给定n种物品,和一个容量为C的背包,物品i的重量是w[i],其价值为v[i]。问如何选择装入背包的物品,使得装入背...
    99+
    2024-04-02
  • Java实现动态规划背包问题
    目录前言一、原理1.1 最优子结构性质1.2 递归关系二、算法描述2.1 算法描述2.2 图解2.3 构造最优解三、 0 − 1 0-1 0−1 背包问题相关...
    99+
    2024-04-02
  • C语言动态规划多种背包问题怎么解决
    这篇文章主要介绍了C语言动态规划多种背包问题怎么解决的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇C语言动态规划多种背包问题怎么解决文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。01背包问题C语言数学问题与简单DP0...
    99+
    2023-06-30
  • Python算法题解:动态规划解0-1背包问题
    概述背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为: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。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给...
    99+
    2023-06-02
  • java背包问题动态规划算法分析
    背包问题 【题目描述】 一个旅行者有一个最多能装 MM 公斤的背包,现在有 nn 件物品,它们的重量分别是W1,W2,…,WnW1,W2,…,Wn,它们的价值分别为C1,C2,…,C...
    99+
    2024-04-02
  • 【动态规划】背包问题(详细总结,很全)
    【动态规划】 一、 背包问题1. 背包问题总结1)动规四部曲:2) 递推公式总结:3) 遍历顺序总结: 2. 01背包1) 二维dp数组代码实现 2) 一维dp数组代码实现 ...
    99+
    2023-09-09
    动态规划 算法 python leetcode
  • Java使用动态规划算法思想解决背包问题
    目录动态规划算法动态规划算法的思想最优性原理动态规划算法的三大特点动态规划算法中的0/1背包问题动态规划算法的优点小结动态规划算法 动态规划算法的思想 动态规划算法处理的对象是多阶段...
    99+
    2024-04-02
  • python 动态规划问题解析(背包问题和最长公共子串)
    目录背包问题最长公共子串背包问题 现在要往一个可以装4个单位重量的背包里怎么装价值最高:A重量1个单位,价值15;B重量3个单位,价值20;C重量4个重量,价值30 使用动态规划填充...
    99+
    2024-04-02
  • Java动态规划之丑数问题实例讲解
    问题描述: 我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。 注: 1也是丑数 思路: 我们来分析一下丑数如何得到,肯...
    99+
    2024-04-02
  • C++中的动态规划子序列问题怎么解决
    今天小编给大家分享一下C++中的动态规划子序列问题怎么解决的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。一、子序列(不连续)...
    99+
    2023-07-05
  • C++中的动态规划子序列问题分析探讨
    目录一、子序列(不连续)最长上升子序列最长公共子序列不相交的线二、子序列(连续)最长连续递增序列最长重复子数组最大子序和三、编辑距离判断子序列两个字符串的删除操作不同的子序列编辑距离...
    99+
    2023-03-15
    C++动态规划子序列 C++子序列问题 C++动态规划
  • 关于C++虚函数与静态、动态绑定的问题
    覆盖:如果派生类中的方法,和基类继承来的某个方法,返回值、函数名、参数列表都相同,而且基类的方法是virtual虚函数,那么派生类的这个方法,自动处理成虚函数,它们之间成为覆盖关系;...
    99+
    2024-04-02
  • C++ 函数递归详解:动态规划中的递归
    摘要:递归调用在 c++++ 中通过调用自身的函数实现。斐波那契数列的递归求解需要三个组成部分:基础条件(n 小于等于 1)、递归调用(自身求解 f(n-1) 和 f(n-2))、递增/...
    99+
    2024-05-03
    c++ 递归
  • C语言动态规划点杀dp算法LeetCode炒股习题案例解析
    目录概念性质典型特征实战论证算法实现优化概念 说到动态规划,什么是动态规划? 动态规划(英语:Dynamic programming,简称 dp)通过把原问题分解为相对简单的子问题的...
    99+
    2024-04-02
  • 关于使用rust调用c++静态库并编译nodejs包的问题
    目录一、创建项目二、Cargo.toml三、package.json四、代码分析在项目上经常要用到身份证阅读器、护照阅读仪、指纹仪等各种品牌硬件,假如每套系统的都做集成开发那代码的维...
    99+
    2022-11-13
    rust调用c++静态库 c++编译nodejs包
  • 关于python调用c++动态库dll时的参数传递问题
    目录stringcv::Matstring C++生成dll代码: #include <iostream> extern "C" __declspec(dllexport...
    99+
    2024-04-02
  • 关于Vue中img动态拼接src图片地址的问题
    下面看下Vue中img动态拼接:src图片地址,具体内容如下所示: 使用场景:根据后端返回图片标记来匹配本地图片资源 例如:根据后端返回k1标记,前端生成assets/images/...
    99+
    2024-04-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作