转 https://www.cnblogs.com/Christal-R/p/Dynamic_programming.html 一、问题描述:有n 个物品,它们有各自的重量和价值,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? 二、总体思路:根据动态规划 ...
基本思想: 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的 即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础 ...
2017-02-08 17:01 1 12541 推荐指数:
转 https://www.cnblogs.com/Christal-R/p/Dynamic_programming.html 一、问题描述:有n 个物品,它们有各自的重量和价值,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? 二、总体思路:根据动态规划 ...
01背包问题我最初学会的解法是回溯法,第一反应并不是用动态规划算法去解答。原因是学习动态规划算法的时候,矩阵连乘、最长公共子串等问题很容易将问题离散化成规模不同的子问题,比较好理解,而对于01背包问题则不容易想到将背包容量离散化抽象出子问题,从情感上先入为主也误以为动态规划算法不是解决01背包问题 ...
一、问题描述:有n 个物品,它们有各自的重量和价值,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? 二、总体思路:根据动态规划解题步骤(问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成)找出01背包问题的最优解以及解组 ...
本文作者frankchenfu,blogs网址http://www.cnblogs.com/frankchenfu/,转载请保留此文字。 动态规划是一个OI选手都熟悉的算法,同时也是刚接触时比较难理解的。 今天,我为大家分享一类比较简单的动态规划问题——背包问题。 背包问题(Knapsack ...
0-1 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 wi,其价值为 vi 。 问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大? 分析一波,面对每个物品,我们只有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,也不能装入同一 ...
一.动态规划算法 简单理解:在一些分治算法解决的问题中,需要将较大规模的问题转化为较小规模的问题,往往会用到递归。但是在一些问题中,递归的小问题被多次重复运算,浪费了性能,因此可以使用数组或者其他合适的方式将运算过的小规模问题的结果记录下来,再运算小规模的问题时先看是不是已经运算过了,没有运算 ...
文字介绍解决背包问题 假设山洞里共有a,b,c,d ,e这5件宝物(不是5种宝物),它们的重量分别是2,2,6,5,4,它们的价值分别是6,3,5,4,6,现在给你个承重为10的背包, 怎么装背包,可以才能带走最多的财富。 此时只要理解了状态转换方程f[i,j] = Max{ f[i-1 ...
一、最基础的动态规划之一 01背包问题是动态规划中最基础的问题之一,它的解法完美地体现了动态规划的思想和性质。 01背包问题最常见的问题形式是:给定n件物品的体积和价值,将他们尽可能地放入一个体积固定的背包,最大的价值可以是多少。我们可以用费用c和价值v来描述一件物品,再设允许的最大花费为w ...