1.题目描述：点击打开链接
2.解题思路：本题属于01背包型的dp问题。为了使得问题变得便与思考，我们可以顺序考虑每一个数字。事先用数组cnt统计输入的数字的个数。接下来，考虑数字i。如果选择删除它的话，由于是按顺序考虑的，因此所有的i-1都将被删去，那么分数为d[i]+i*cnt[i]；如果不删除它，那么分数就是d[i-1]。只需要取较大者即可。
3.代码：
#define _CRT_SE...
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2015-05-14 08:46:24
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1 #include 2 #define M 10 3 int w[M]={1,3,5,7,9,11,13,15,17,19}; 4 int backpack(int n,int s) //n代表容量，s代表物品个数 5 { 6 if(n==0) return 1; //如果...
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2015-05-13 19:12:01
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有一个大小为m（整数）的背包，和n个体积为正整数的物品(大小分别为A[i])。将这个n个物品选一些装到背包中，请问最多能装满多少的体积？...
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2015-05-13 10:29:33
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有一个大小为m(整数)的背包，和n个体积(大小分别为A[i](整数))和价值（价格分别为B[i](整数))的物品。将这n个物品选一些装到背包中，请问能装价值最大为多少的物品？...
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编程语言 时间：
2015-05-13 10:27:33
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看看动态规划的四个步骤：对于动态规划算法，我们必须明确两个基本要素，这两个要素对于在设计求解具体问题的算法时，是否选择动态规划算法具有指导意义：...
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编程语言 时间：
2015-05-12 09:34:59
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问题： 这样的背包问题的物品间存在某种“依赖”的关系。也就是说，i依赖于j，表示若选物品i，则必须选物品j。为了简化起见，我们先设没有某个物品既依赖于别的物品，又被别的物品所依赖；另外，没有某件物品同一时候依赖多件物品。算法： 这个问题由NOIP2006金明的预算方案一题扩展而来。遵从该题...
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2015-05-10 14:06:48
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动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免反复计算。通经常使用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描写叙述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分...
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2015-05-10 09:42:31
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http://www.cnblogs.com/eternalwt/p/3314436.htmlhttp://www.cnblogs.com/qinyg/archive/2012/04/26/2471829.htmlhttp://www.cnblogs.com/jiangjun/archive/201...
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2015-05-09 18:47:35
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*贪心算法：装箱问题的思考
* @author Lip
*装箱问题可以是时间调问题的延伸，当一个箱子没有容积限制，那么就是时间调度问题
*在时间调度问题中：存在两个可以讨论的问题。1.平均最短时间 2.总的最短时间
*这两个问题都和装箱问题中问题如此类似。
*/
/*
* 上面是我理解的装箱问题，本来是想说背包问题的
* 背包问题的描述：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。
* 求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大...
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2015-05-09 06:36:48
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背包九讲里面的多重背包问题。每一块积木有高度和数量，也有最大能到的高度位置限制。我们DP前首先要对高度限制进行排序，因为从直观角度说，我们也需要先处理较小的能到高度的积木，这样才能取到最大值。例如第一个高度是11，限制高度是100，第二个的限制高度是10，那如果直接处理，第二个不会被处理到。
#include
#include
#include
#define max(x,y)(x>y?x:y...
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2015-05-08 10:59:02
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