01背包问题
题目链接：
题目页面
求解思路：
- 确定dp数组及其下标含义：dp[i][j] 表示从下标为 [0] 到 [i] 的物品里任意选取，放进容量为j的背包，此时的价值总和最大值
- 确定递推公式：
不放物品i，总和为dp[i-1][j]；
放物品i，总和为 dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]；
因此递推公式为 dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); - dp数组的初始化：注意第一行，dp[0][j]，即i为0，存放编号0的物品的时候。当 j < weight[0]的时候，dp[0][j] 应该是 0，因为背包容量比编号0的物品重量还小；当j >= weight[0]时，dp[0][j] 应该是value[0]，因为背包容量放足够放编号0物品
- 确定遍历顺序：有两个遍历的维度，分别为物品与背包重量，本题中先遍历哪个都可以
- 举例推导dp数组：如图所示
代码：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, bagweight;
void solve(){
vector<int> weight(n, 0); // 每件物品所占空间
vector<int> value(n, 0); // 每件物品的价值
for (int i = 0; i < n; i++){
cin >> weight[i];
}
for (int j = 0; j < n; j++){
cin >> value[j];
}
// 先将dp数组全部初始化为0
vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));
// 当只有1件物品的时候（第一行）的初始化
for (int j = weight[0]; j <= bagweight; j++){
dp[0][j] = value[0];
}
// 开始遍历
for (int i = 1; i < weight.size(); i++){ // 遍历物品
for (int j = 0; j <= bagweight; j++){ // 遍历背包
if (j < weight[i]) // 放不下的情况
dp[i][j] = dp[i-1][j];
else
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight[i]] + value[i]);
}
}
cout << dp[weight.size()-1][bagweight] << endl;
}
int main(){
cin >> n >> bagweight;
solve();
return 0;
}01背包问题（滚动数组）
题目链接：
卡码网KamaCoder
求解思路：
对于背包问题其实状态都是可以压缩的。
在使用二维数组的时候，递推公式：dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
其实可以发现如果把dp[i - 1]那一层拷贝到dp[i]上，表达式完全可以是：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);
与其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。
这就是滚动数组的由来，需要满足的条件是上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层。
动规五部曲
- 确定dp数组的意义：dp[j] 表示容量为j的背包，所背的物品最大价值为 dp[j]
- 确定递推公式：根据上文可知，dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
- dp数组的初始化：因为背包容量为0所背的物品的最大价值就是0，所以dp[0] = 0；dp[j] 在计算的时候会加上自身来判断更大的值，且所有物品价值大于0，为了让值不被初始值覆盖，其他下标也都初始化成0
- 遍历顺序：注意必须倒序遍历，并且先遍历物品再遍历背包。
- 举例推导dp数组：如图所示
代码：
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main(){
int M, N;
cin >> M >> N;
vector<int> costs(M);
vector<int> values(M);
for (int i = 0; i < M; i++)
cin >> costs[i];
for (int i = 0; i < M; i++)
cin >> values[i];
vector<int> dp(N+1, 0);
for (int i = 0; i < M; i++){
for (int j = N; j >= costs[i]; j--){
dp[j] = max(dp[j], dp[j-costs[i]] + values[i]);
}
}
cout << dp[N] << endl;
return 0;
}416. 分割等和子集
题目链接：
力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
求解思路：
分割成两个等和子集，等于找出和为一半的子集，等于一个容量为数组和一半的背包可以被数组里的数装满。
注意事项
- 背包的体积为sum / 2
- 背包要放入的商品（集合里的元素）重量为 元素的数值，价值也为元素的数值
- 背包如果正好装满，说明找到了总和为 sum / 2 的子集。
- 背包中每一个元素是不可重复放入。
动规五部曲
- 确定dp数组及其下标含义：dp[j] 表示背包总容量为j，放进物品后，背包的最大重量为dp[j]
- 确定递推公式：因为物品i的重量和价值都是nums[i]，所以 dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
- dp数组的初始化：dp[0] = 0，其他下标也为0（因为价值都是正数）
- 遍历顺序：先物品，再背包，并且背包要倒序遍历（参考前面滚动数组）
- 举例推导dp数组：以[1,5,11,5]为例，如图
代码：
class Solution {
public:
bool canPartition(vector<int>& nums) {
// 求和
int sum = 0;
for (int i : nums) sum+= i;
// 和为奇数不可能有解
if (sum % 2 == 1) return false;
// 01背包
int target = sum / 2;
vector<int> dp(target+1, 0);
for (int i = 0; i < nums.size(); i++){
for (int j = target; j >= nums[i]; j--){
dp[j] = max(dp[j], dp[j-nums[i]] + nums[i]);
if (dp[j] == target) return true;
}
}
return false;
}
};
