为什么要对0/1背包进行动态编程？
共有1个答案
对于基于分数的方法，您可以很容易地找到一个反例。
考虑
W=[3, 3, 5]
V=[4, 4, 7]
Wmax=6
您的方法给出了最优值vopt=7（我们取的是7/5>4/3以来的最后一项），但取前两项会给出vopt=8。
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在我发现的每一个使用动态规划的1/0背包问题的例子中，项目有权重（成本）和利润，它从来没有明确地说要对项目列表进行排序，但在所有例子中，它们都是通过增加权重和利润来排序的（在例子中，权重越高，利润越高）。所以我的问题是当从项数组/列表中添加矩阵中的项时，我可以按照任何顺序添加它们，还是添加权重或利润最小的那个？因为从多个例子中，我发现我不确定这是否只是一个巧合，或者你真的需要每次把最小的权重/利润
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我对这个问题有点困惑。作为算法帮助我找到最大的利润从袋。但是这个算法并没有告诉我我应该拿哪一个项目会让我的利润最大。例如 n=4项，背包的容量M=8，利润=[15,10,9,5]，重量分别为w=[1,5,3,4]，当我解决这个问题时，我得到最大的利润为29 这里是解决方案[http://www.mafy.lut.fi/study/DiscreteOpt/DYNKNAP.pdf] 但是我想知道我应该
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我写了一个背包类，我用它来解决背包算法。这个类正在使用动态规划算法来解决这个问题。 我在代码中实现了一些优化，因此我使用线性O（W）空间来找到最大值，但当我试图找到见证时，我仍然需要O（nW）空间来保持布尔表。 有人能告诉我，是否有可能找到背包容量最大、空间较小、复杂度与O（nW）相同的证据，这里W是背包容量。 如果您认为代码中可能还有更多优化，请也告诉他们。
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我有一个无序数组，由连续的整数组成，没有任何重复项。允许交换任意两个元素。我需要找到按升序对数组排序所需的最小交换数。 在本例中，您可以看到，对于p=1，当索引为0和1时，交换不发生。 我改变了b[p-1]，b[b.index(p)]的顺序，我不再有同样的问题了，但我不明白原因。
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使用 san-store 进行应用状态管理，就要先接受它的理念： 单向流 全局唯一的应用状态源 状态更新模式单一，不能通过store直接更新应用状态 那么，使用 san-store 进行应用状态管理，和自己在组件里完成所有事情，有什么区别呢？ 自己管理你的应用状态 自己在组件里完成所有事情，意味着你需要自己管理你的应用状态。经验丰富的开发人员能够凭着设计经验和直觉让应用良构，但在不断的迭代与新需求
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本文向大家介绍PHP动态规划解决0-1背包问题实例分析，包括了PHP动态规划解决0-1背包问题实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了PHP动态规划解决0-1背包问题。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 背包问题描述：一个承受最大重量为W的背包，现在有n个物品，每个物品重量为t, 每个物品的价值为v。 要使得这个背包重量最大(但不能超过W),同时又需要背包的价值最大。 思