发布时间：2018年04月10日 22:28:46分享人:激情交欢来源:互联网14
0-1背包问题算法分析――简介
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重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。
这个问题的特点是：每种物品只有一件，可以选择放或者不放。
0-1背包问题算法分析――方法/步骤
0-1背包问题算法分析 1、
问题的理解与描述
0-1背包问题算法分析 2、
最优子结构与子问题的重叠
0-1背包问题算法分析 3、
算法的伪代码描述
0-1背包问题算法分析_0-1背包问题
0-1背包问题算法分析 4、
构造一个最优解
0-1背包问题算法分析 5、
算法的运行时间
0-1背包问题算法分析――注意事项
求“恰好装满背包”时的最优解： 在初始化时除了f[0]为0其它f[1..V]均设为-∞，这样就可以保证最终得到的f[N]是一种恰好装满背包的最优解。如果不能恰好满足背包容量，即不能得到f[V]的最优值，则此时f[V]=-∞，这样就能表示没有找到恰好满足背包容量的最优值。求小于等于背包容量的最优解，即不一定恰好装满背包： 如果并没有要求必须把背包装满，而是只希望价值尽量大，初始化时应该将f[0..V]全部设为0。
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动态规划之背包问题（一）March 1, 2013作者：Hawstein出处：http://hawstein.com/posts/dp-knapsack.html声明：本文采用以下协议进行授权： 自由转载-非商用-非衍生-保持署名|Creative Commons BY-NC-ND 3.0 ，转载请注明作者及出处。一切都要从
问题：给定一个载重量为m的背包，以及n个重量为wi、价值为pi的物体，1<=i<=n，要求把物体装入背包，使背包内的物体价值最大，把这类问题称为背包问题。通常称物体不可分割的背包问题为0/1背包问题。这个问题也可以用动态规划的分阶段决策方法，
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