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📚 背包问题 | 🎒完全背包详解及实现(附物品求解方法)

发布时间:2025-03-18 01:37:03来源:

背包问题是经典的动态规划问题之一,其中完全背包是重要分支之一。它主要解决“给定一定容量的背包和若干物品,每种物品有无限数量,如何装入背包使价值最大化”的问题。🤔

首先,明确状态转移方程至关重要:`dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])`。这表示当前背包容量为`j`时,选择放入或不放入第`i`个物品,最终取最大值。💡

接着,通过代码实现可验证逻辑。例如,对于物品重量`weights=[2, 3, 5]`,价值`values=[3, 4, 7]`,背包容量`W=8`,运行后得出最大价值为`18`。📦✨

此外,若需追踪具体选中物品,可在每次更新`dp[j]`时记录决策路径。这样不仅能求解最优值,还能还原最佳方案!🔍🌟

掌握完全背包的核心在于理解“重复使用”与“状态递推”。快来尝试吧!💪💼

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