网页设计跟网站建设的区别,怎样做的网站内网外网都能用,网站企业案例,seo发外链网站文章目录 背包问题背包题目解法一 ● 01背包问题-二维数组五部曲1.确定dp数组2、确定递推公式3、初始化dp数组4、循环代码#xff1a; 解法二-01背包问题-滚动数组五部曲1#xff1a;定义dp二、递推公式三、初始化四、循环顺序代码#xff1a; 698. 划分为k个相等的子集题解… 文章目录 背包问题背包题目解法一 ● 01背包问题-二维数组五部曲1.确定dp数组2、确定递推公式3、初始化dp数组4、循环代码 解法二-01背包问题-滚动数组五部曲1定义dp二、递推公式三、初始化四、循环顺序代码 698. 划分为k个相等的子集题解:代码 ● 416. 分割等和子集思路-自己没思路动归五部曲-1.确定dp数组以及下标的含义2.递推公式3. dp数组如何初始化4.确定遍历顺序5. dp数组 代码 背包问题 背包题目 解法一 ● 01背包问题-二维数组 五部曲 1.确定dp数组 2、确定递推公式 3、初始化dp数组 4、循环 代码 import java.util.*; public class Main{public static void main(String[] args){Scanner sc new Scanner(System.in);int msc.nextInt();int nsc.nextInt();int[] weightnew int[m];for(int i0;im;i){weight[i]sc.nextInt();}int[] valuesnew int[m];for(int i0;im;i){values[i]sc.nextInt();}int[][] dpnew int[m][n1];for(int jweight[0];jn;j){dp[0][j]values[0];//其他初始化为0}//先物品再体积for(int i1;im;i){for(int j1;jn;j){if(jweight[i]){dp[i][j]dp[i-1][j];}else{dp[i][j]Math.max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]values[i]);}}}System.out.println(dp[m-1][n]);} }解法二-01背包问题-滚动数组 五部曲1定义dp 二、递推公式 三、初始化 四、循环顺序 看完了提个小建议解释倒序遍历那一部分用一句话解释可能更好比如“列表后面的值需要通过与前面的值比较确定因此要先处理”。举了个例子反倒会让观众的关注点从逻辑本身转移到数字和具体的计算上 代码 import java.util.*; public class Main{public static void main(String[] args){Scanner sc new Scanner(System.in);int msc.nextInt();int nsc.nextInt();int[] weightnew int[m];for(int i0;im;i){weight[i]sc.nextInt();}int[] valuesnew int[m];for(int i0;im;i){values[i]sc.nextInt();}int[] dpnew int[n1];// for(int jweight[0];jn;j){//i0在这里初始化// dp[0][j]values[0];//其他初始化为0// }//先物品再体积for(int i0;im;i){for(int jn;j weight[i];j--){dp[j]Math.max(dp[j],dp[j-weight[i]]values[i]);}}System.out.println(dp[n]);} }698. 划分为k个相等的子集 题解: 力扣题解 代码 class Solution {public static int[] numUsed;public boolean canPartitionKSubsets(int[] nums, int k) {numUsed new int[nums.length];Arrays.sort(nums);//排列// int sum Arrays.stream(nums).sum();int sum0;for(int i:nums){sumi;}//1.不能整分 2.最大的数大于均分的数值 -都返回falseif (sum % k ! 0 || nums[nums.length - 1] sum / k) return false;return divideGroups(nums, nums.length - 1, sum / k, 0, k);//从后向前找}public boolean divideGroups(int[] nums, int start, int target, int current, int k) { if (k 1) return true; // 分组操作执行k-1次之后最后剩余的元素就是最后一组了不需要再匹配 // 分组操作执行k-1次后最后剩余的元素就是最后一组了不需要再匹配 if (current target) return divideGroups(nums, nums.length - 1, target, 0, k - 1); for (int i start; i 0; i--) {if (numUsed[i] 1 || current nums[i] target) continue; // 被使用的元素不能再次使用总和大于目标值也不能使用numUsed[i] 1; // 标记占用if (divideGroups(nums, i - 1, target, current nums[i], k)) return true;numUsed[i] 0; // 撤销标记// 去重while (i 0 nums[i - 1] nums[i]) i--; // 例如“12333333...”假如最右侧的“3”这个值没有匹配上那么它左侧的剩余五个“3”都不需要再匹配了。}return false;} } ● 416. 分割等和子集 思路-自己没思路 动归五部曲-1.确定dp数组以及下标的含义 2.递推公式 dp[j]Math.max(dp[j],dp[j-weight[i]]values[i]) → dp[j] max(dp[j], dp[j - nums[i]] nums[i]); 3. dp数组如何初始化 都为0 4.确定遍历顺序 物品正序 重量逆序 5. dp数组 代码 class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int sum0;for(int i:nums){sumi;}if(sum%2!0)return false;int targetsum/2;int[] dpnew int[target1];for(int i0;inums.length;i){for(int jtarget;jnums[i];j--){dp[j]Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]nums[i]);}if(dp[target]target)return true;//剪枝}return dp[target]target;} }