首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

所有利润等于 1 的背包问题

所有利润等于1的背包问题是一个经典的动态规划问题,用于解决在给定背包容量和一组物品的情况下,如何选择物品放入背包,使得放入背包的物品的利润之和等于1。

背包问题可以分为0-1背包问题和完全背包问题。0-1背包问题中,每个物品只能选择放入背包一次或不放入;而完全背包问题中,每个物品可以选择放入背包多次或不放入。

解决所有利润等于1的背包问题的一种常见方法是使用动态规划。具体步骤如下:

  1. 定义状态:使用一个二维数组dpi表示前i个物品放入容量为j的背包中的最大利润。
  2. 初始化状态:将dp数组的第一行和第一列初始化为0,表示背包容量为0或没有物品可选时的最大利润为0。
  3. 状态转移方程:对于每个物品i,考虑将其放入背包或不放入背包两种情况:
    • 如果物品i的重量大于背包容量j,则物品i不能放入背包,此时dpi等于dpi-1,即不放入物品i的最大利润。
    • 如果物品i的重量小于等于背包容量j,则物品i可以选择放入背包或不放入背包。此时dpi等于max(dpi-1, dpi-1j-wi]+vi),其中wi表示物品i的重量,vi表示物品i的利润。
  4. 最优解:最终的最大利润为dpn,其中n为物品的数量,C为背包的容量。

对于这个问题,由于利润等于1,可以简化为一个0-1背包问题。具体的代码实现和优化可以根据具体情况进行调整。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,可以帮助开发者构建和管理云端应用。以下是一些腾讯云产品的介绍和相关链接:

  1. 云服务器(CVM):提供可扩展的计算能力,支持多种操作系统和应用场景。产品介绍链接
  2. 云数据库MySQL版(CDB):提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。产品介绍链接
  3. 云原生容器服务(TKE):基于Kubernetes的容器管理服务,简化容器化应用的部署和管理。产品介绍链接
  4. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能开发工具和服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接
  5. 物联网套件(IoT Hub):提供全面的物联网解决方案,包括设备接入、数据管理、消息通信等。产品介绍链接

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

0-1背包问题

问题描述: 0-1背包问题:给定n种物品和一背包。物品 i 的重量似乎 wi,其价值为 vi,背包的容量为 c。问应该如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?...动态规划 解决这样问题的答案就是使用动态规划!下面来看看动态规划的工作原理。动态规划先解决子问题,再逐步解决大问题。 对于背包问题,你先解决小背包(子背包)问题,再逐步解决原来的问题。 ?...比较有趣的一句话是:每个动态规划都从一个网格开始。 背包问题的网格如下: ? 网格的各行为商品,各列为不同容量(1~4磅)的背包。所有这些列你都需要,因为它们将帮助你计算子背包的价值。...吉他的重量也是1磅,这意味着它能装入背包!因此这个单元格包含吉他,价值为1500美元。 下面来填充网格。 ? 与这个单元格一样,每个单元格都将包含当前可装入背包的所有商品。 来看下一个单元格。...此时你很可能心存疑惑:原来的问题说的额是4磅的背包,我们为何要考虑容量为1磅、2磅等得背包呢?前面说过,动态规划从小问题着手,逐步解决大问题。这里解决的子问题将帮助你解决大问题。 ?

1.2K60

《0-1 背包问题》

寻找递推关系式,面对当前商品有两种可能性:     第一,包的容量比该商品体积小,装不下,此时的价值与前i-1个的价值是一样的,即V(i,j)=V(i-1,j);     第二,还有足够的容量可以装该商品...,但装了也不一定达到当前最优价值,所以在装与不装之间选择最优的一个,即V(i,j)=max{ V(i-1,j),V(i-1,j-w(i))+v(i) }        其中V(i-1,j)表示不装,V(...i-1,j-w(i))+v(i) 表示装了第i个商品,背包容量减少w(i)但价值增加了v(i);     由此可以得出递推关系式:     1) j1,j)...//分两种情况 39 //1.当前背包容量不能放进当前商品 40 if(weight[i]>j) 41...{ 42 V[i][j]=V[i-1][j]; 43 } 44 //2.当期背包容量大于当前商品的重量

30620
  • 初识背包问题之 「 0-1 背包 」

    而背包问题属于特殊的一类动归问题,也就是按值动归,这篇文章主要讲解 0-1 背包 问题,如果读者能看明白,那么弄懂后续的 完全背包 以及 多重背包 这两个知识点问题也是不大的。...0-1 背包 问题中,物品个数有且仅有一个; 完全背包 问题中的物品个数是无限的; 多重背包 问题中的针对不同的物品,个数不一样。...但是这些并不是背包问题的所有,还有 分组背包 问题,依赖背包 问题等等,因为考虑到这篇文章主要是针对面试,而不是竞赛,这些有机会再去介绍。...之前我们提到过,背包是属于按值动归,我们把背包划分为 1-V个区间,也就是背包所有可能的大小,然后针对所有的物品,看看每个背包容量下能存放的最大价值,代码如下: public static int zeroOnePack...dp[i][j] = dp[i - 1][j - C[i - 1]] + W[i - 1]; } } } // 返回,对于所有物品(0~N),背包容量为

    44430

    0--1背包问题

    问题: 有n 个物品,它们有各自的重量和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和? 例如:有一个容量为5的背包,有下面三个物品,问怎样才能让背包的放入最多价值的物品。...编号 0 1 2 重量 1 2 3 价值 6 10 12 解题思路: 这是一个动态规划问题,看到这个问题,可能有人会想是否可以采用贪心算法,这样我们举几个例子就知道贪心算法并不正确。...正确思路: 定义:f(n,c)是考虑将n个物品放入容量为c的背包所能获得的最大的价值。...如果不放入第i个物品,那么: f(i,c)= f(i-1,c) 如果放入第i个物品,那么: f(i,c) = v(i) + f(i-1,c-w(i)) 两种情况取最大的值,那么状态方程为: f(i,c)...= Max{f(i-1,c), v(i) + f(i-1,c-w(i))}

    44100

    你的背包,被我找到了(0-1背包问题)

    今天就来说一下背包问题吧,就讨论最常说的 0-1 背包问题,简单描述一下吧: 给你一个可装载重量为W的背包和N个物品,每个物品有重量和价值两个属性。...解决这个问题没有什么排序之类巧妙的方法,只能穷举所有可能,根据我们 动态规划套路详解 中的套路,直接走流程就行了。...明白了状态和选择,动态规划问题基本上就解决了,只要往这个框架套就完事儿了: for 状态1 in 状态1的所有取值: for 状态2 in 状态2的所有取值: for ......如果你没有把这第i个物品装入背包,那么很显然,最大价值dp[i][w]应该等于dp[i-1][w]。你不装嘛,那就继承之前的结果。...如果你把这第i个物品装入了背包,那么dp[i][w]应该等于dp[i-1][w-wt[i-1]] + val[i-1]。 首先,由于i是从 1 开始的,所以对val和wt的取值是i-1。

    72330

    0-1背包问题分析

    目录 概念 步骤 数组转化 遍历顺序 代码编写 ---- 概念 W:背包最大总重量 Y:当前最大总重量限制(遍历时会变动:0~W) N:物品的总数量 w_j:物品 j 的重量(j=0~N) p_j:物品...A(j-1,Y-wj):对于前j-1个物品,最大值重量为Y-wj时,看它能存的最大总价值是多少。 pj+A(j-1,Y-wj):即先看去掉当前物品重量后,能存的最大价值,再加上当前物品的价值。...由于存在0行和0列,因此长度需要额外+1。 重量长度 = 背包总重+1。 物品长度 = 物品总数+1。 根据递推公式,当前 dp[i][j] 由上方或左上角的内容,推算而来。...最后结果只需要返回dp右下角的值即可。 遍历顺序 两层for循环: 第一层(外层):遍历物品 第二层(内层):遍历背包 备注:对于当前的二维数组,顺序可颠倒。...pi = values[i-1] # 当前物品价值 wi = weights[i-1] # 遍历背包 for

    37420

    不止一个背包的背包问题_背包问题 java

    有 N 个物品和一个容量是 V 的背包。 物品之间具有依赖关系,且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品,则必须选择它的父节点。 如下图所示: 如果选择物品5,则必须选择物品1和2。...这是因为2是5的父节点,1是2的父节点。 每件物品的编号是 i,体积是 vi,价值是 wi,依赖的父节点编号是 pi。物品的下标范围是 1…N。...求解将哪些物品装入背包,可使物品总体积不超过背包容量,且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行有两个整数 N,V,用空格隔开,分别表示物品个数和背包容量。...第 i 行有三个整数 vi,wi,pi,用空格隔开,分别表示物品的体积、价值和依赖的物品编号。 如果 pi=−1,表示根节点。 数据保证所有物品构成一棵树。...数据范围 1≤N,V≤100 1≤vi,wi≤100 父节点编号范围: 内部结点:1≤pi≤N; 根节点 pi=−1; 输入样例 5 7 2 3 -1 2 2 1 3 5 1 4 7 2 3 6

    38840

    0-1背包问题Knapsack Problem

    背包问题(Knapsack Problem, KP)是NP完全问题,也是一类重要 的组合优化问题 ,在工业 、经济 、通信、金融与计算机 等领域的资 源分配 、 资金预算 、 投资决策 、 装载问题 、...更加抽象的说法 给定正整数 、给定正整数 ,求解0-1规划问题: , s.t. , 。...0-1背包问题的递推关系 定义子问题 为:在前 个物品中挑选总重量不超过 的物品,每种物品至多只能挑选1个,使得总价值最大;这时的最优值记作 ,其中 , 。...不选的话,背包的容量不变,改变为问题 ; 选的话,背包的容量变小,改变为问题 。 最优方案就是比较这两种方案,哪个会更好些: 。...手撕Java版本代码 package com.cyblogs.algorithm; /** * Created with leetcode-cn * * @description: 0-1 背包问题

    68120

    不止一个背包的背包问题_分组背包问题

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。...物品一共有三类: 第一类物品只能用1次(01背包); 第二类物品可以用无限次(完全背包); 第三类物品最多只能用 si 次(多重背包); 每种体积是 vi,价值是 wi。...求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。...接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。...数据范围 0<N,V≤1000 0<vi,wi≤1000 −1≤si≤1000 输入样例 4 5 1 2 -1 2 4 1 3 4 0 4 5 2 输出样例: 8 #include<bits/stdc

    47730

    动态规划--0,1背包问题(再也不怕类似背包问题了)

    这种类型问题三大要素:总重量、每件物品重量、每件物品价值,问最终能够塞进背包中的价值最大是多少?应该怎么选择物品?...也就是说,只要出现了这三大要素,都可以视为0,1背包问题(物品不可拆分) 动态规划三要素:边界、最优子结构、状态转移方程。...0,那么我们获得总价值为0 背包的总重量为1,那么我们获得总价值为1 背包的总重量为2,此时,正好可以放下物品a,因为它的重量正好是2,那么我们获得总价值为5 在这之后,我们可以获得的总价值均为5,因为总重量...对付这种问题,一般就直接初始化一个数组:dp[len(n)+1][c+1],即5行9列的二维数组(行代表物品种类,列代表总重量,多加一列和一行是为了更容易理解) 接下来,我们就从代码中一步步剖析: n=...总结:背包问题三步走: (1)初始化dp数组,行为物品个数+1,列为总重量+1 (2)初始化边界,只放一个物品,在不同总重量下得到的价值 (3)遍历数组,依赖dp[i-1]更新dp[i]

    45410

    回溯法 0-1背包问题

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一.回溯法 回溯法采用的是深度优先策略,回溯法按深度优先策略搜索问题的解空间树。...首先从根节点出发搜索解空间树,当算法搜索至解空间树的某一节点时,先利用剪枝函数判断该节点是否可行(即能得到问题的解)。...(1)三个步骤: 1.针对所给问题,定义问题的解空间; 2.确定易于搜索的解空间结构; 3. 以深度优先的方式搜索解空间。...(3)解空间树的类型分为排列树和子集树。 二.0-1背包问题 问题:给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi,其价值为pi,背包的容量为C。...{ 35 //遍历当前节点的子节点:0 不放入背包,1放入背包 36 for(int i=0; i1; ++i) 37 { 38

    66620

    0-1背包问题暴力递归

    给你一系列物品的价值数组和所占背包容量的数组,给你一个有限容量的背包,求能背的背包的最大值,并返回这个最大值。 这里是不能多拿背包的,也就是这里的背包都有且只有一个。...实现如下,首先递归函数的逻辑就是:选择拿不拿当前遍历到的背包,如果拿就要选择加上当前背包的价值,并且把当前背包的所占容量也加上去,在遍历到下一个index,这里index就推动了递归的进行,并且两个终止条件分别代表的意思是如果当前情况下背包已经占有的容量大于了背包的容量...,这时候返回一个不成功,此时这个背包在当前情形下是不能有的,返回一个-1,在比大小的时候就自然不会要这条分支,顺水推舟,这个已经占有的容量应该伴随递归函数。...process可以理解为index及以后的所有情况的最大值。...p2 = -1; //要此背包的值为p2 if (p2Next !

    62720

    回溯应用-- 0-1背包问题

    1. 问题描述 0-1背包非常经典,很多场景都可以抽象成这个问题。经典解法是动态规划,回溯简单但没有那么高效。 有一个背包,背包总的承载重量是 W kg。...选择几件物品,装到背包中。在不超过背包所能装载重量的前提下,如何让背包中物品总重量最大? 物品是不可分割的,要么装要么不装,所以叫 0-1背包问题。 2....回溯解决思路 对于每个物品来说,都有两种选择,装进背包或者不装进背包。 对于n个物品来说,总的装法就有 2n 种,去掉总重量超过 W kg的,从剩下的装法中选择总重量最接近 W kg的。...把物品依次排列,整个问题就分解为了n个阶段,每个阶段对应一个物品怎么选择。 先对第一个物品进行处理,选择装进去或者不装进去,然后再递归地处理剩下的物品。...; return 0; } 升级版: 每个物品对应着一种价值,求不超过背包载重极限,可装入背包的最大总价值。

    40350

    【动态规划背包问题】那就从 0-1 背包问题开始讲起吧 ...

    前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第一天。 在这个愉快的周五,我们正式吹起「DP 背包问题」的号角 ? ? ~ 前不久我们刚结束「动态规划专题」的首个系列:路径问题。...因为 路径问题 里教到的「经验解法」和「技巧解法」将会贯穿我们之后的所有「动态规划专题」系列。 老规矩,我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...你也先可以尝试做做,也欢迎你向我留言补充,你觉得与背包相关的 DP 类型题目 ~ 背包问题本质 背包问题是「动态规划」中十分经典的一类问题,背包问题本质上属于组合优化的「 完全问题」。...dp[N][C+1] 解法 即使我们从没接触过背包问题,也能使用在 路径问题 中学到的「技巧解法」来分析。...// 选择该物品,前提「剩余容量」大于等于「物品体积」 int y = j >= v[i] ?

    1K10

    简单0-1背包问题求解

    简单0-1背包问题求解 1、题目描述 2、示例分析 3、代码实现 1、题目描述   小明有一个容量为V的背包。   这天他去商场购物,商场一共有N件物品,第i件物品的体积为wi,价值为v_i。   ...小明想知道再购买的物品总体积不超过V的情况下所能获得的最大价值为多少,请你帮他算算。 输入描述   输入第1行包含两个正整数N,V,表示商场物品的数量和小明的背包容量。   ...3 4 5 价值 3 4 5 8   我们有4件物品,背包容量为8,我们的目标是求在背包容量为8的前提下能装物品的最大价值。   ...定义f(k,w)为:当背包容量为w,现在有k件物品可以偷,所能偷到的最大价值。   ...当 w_k<=w 时, f(k-1,w) 代表没拿第k件物品, f(k-1,w-w_k)+v_k 代表拿了第k件物品。   我们可以将所有的计算结果写成表格。

    79040
    领券