一类背包问题的动态规划
是一种常见的算法解决方案，用于解决背包问题。背包问题是在给定一组物品和一个背包容量的情况下，如何选择物品放入背包，使得物品的总价值最大化，同时保持背包容量不超过限制。
动态规划是一种通过将问题分解为子问题并利用子问题的解来求解原问题的方法。对于一类背包问题，动态规划算法通常包括以下步骤：
- 定义状态：将问题抽象为状态和状态转移方程。在背包问题中，状态可以表示为背包的容量和可选择的物品。
- 初始化：初始化一个二维数组或矩阵，用于存储子问题的解。
- 状态转移：根据状态转移方程，逐步计算子问题的解，并将结果存储在数组或矩阵中。
- 返回结果：根据最终状态的解，确定最优解。
背包问题的动态规划算法有多种变体，包括0/1背包问题、完全背包问题和多重背包问题。它们在物品的选择方式和约束条件上有所不同。
在云计算领域，背包问题的动态规划算法可以应用于资源调度和优化问题。例如，在云计算中，可以将背包问题的容量视为可用资源的总量，将物品视为不同的任务或工作负载。通过使用动态规划算法，可以确定如何分配资源以最大化系统的效率和性能。
腾讯云提供了一系列与背包问题相关的产品和服务，例如：
- 云服务器（ECS）：提供可扩展的计算资源，用于部署和运行应用程序。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（CDB）：提供高性能、可靠的数据库服务，用于存储和管理数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，用于存储和访问大规模的非结构化数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和工具，用于开发和部署机器学习模型。链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab
通过结合腾讯云的各类产品和服务，可以实现背包问题的动态规划算法在云计算领域的应用。
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我需要一些帮助，想出一种自下而上的方法来解决背包类问题。 问题:基本上，你有一些项目，每个项目都有一个值和一个权重，你想挑选那些重量相加到最小的项目，但值的总和会让你得到一个提供的特定值。假设我们有一个包含权重和值的二维数组。权重和值都是非负的。(而不是背包中的限制)。因此，我们希望选择权重最小但达到或超过阈值的项目。因此，上面示例的阈值是64。我们可以选择1,2
浏览 31提问于2020-12-18得票数 0
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背包问题是一个组合优化问题，它使背包中的对象在不超过其能力的情况下最大化。解决这一问题的方法有遗传算法、动态规划和贪婪方法。我想知道与动态规划相比，遗传算法的优缺点是什么？
浏览 2提问于2019-04-23得票数 2
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多项式中的实权背包
、、、
在讲座中，我们考虑了背包问题:有n个项目具有正权值w1，。。。、wn和values v1，.。。问题的可行解是项目的子集，使得它们的总重量不超过W，目的是求出一个最大可能总价值的可行解。对于所有权值均为正整数的情况，我们讨论了求解背包问题的动态规划解。
假设所有项目的值都是正整数，而不是权值。项目的权重可以是任意正整数。描述一个解决背包问题</em
浏览 0提问于2019-08-24得票数 0
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如果使用动态规划来获得某个问题的最优解。您如何重构导致该解决方案的实际步骤？使用这一点，我们可以得到背包中可以出现的最大值。您如何找到实际存在的项目。这是否可以推广到任何动态编程解决方案。例如。找出属于最长递增子序列的实际nos，其解已使用动态规划获得。
浏览 0提问于2011-10-19得票数 2
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虽然标准背包问题可以通过动态规划来解决，但我试图稍微扭曲一下这个问题来澄清我的概念，但是我发现它可能比我想象的更难。最初的背包问题是，给定一个大小为W的背包，以及一个权重为w[i]且具有值v[i]的项的列表，找出适合于总值最高的背包的子集。据我理解，这可以通过动态编程( dy
浏览 1提问于2016-07-26得票数 8
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在编写代码时，我发现了以下问题，可以简单地说明它：
编辑：
对于那些认为这是来自像体育、SPOJ或家庭作业这样的数学竞赛的人来说，答案不是。当我试图在因子a和b中划分一个已经分解过的数字p时，我对此很好奇。如果我们从两边取日志，我们可以证明这个问题相当于最小化了一个和差，但这就是我陷入困境的</em
浏览 1提问于2013-06-28得票数 2
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我了解到，划分问题包括在NP-困难问题中。我已经对这个问题做了一些研究，似乎找不到为什么是某个问题的原因，不能得出P= NP对于某个算法的结论。如果可以在time ()中解决分区问题，那么集合中的元素数是集合中元素的绝对值之和。为什么基于这些，不能得出P= NP的结论？
浏览 6提问于2019-12-11得票数 0
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几天前，我读到关于分数背包问题的贪婪算法和动态规划的文章，我发现这个问题可以用贪婪的方法来最优地解决。有人能给出一个用动态规划方法来解决这个问题的例子或解决方案吗？我知道贪婪的方法是解决这个问题的最好方法，但我想知道动态规划是如何解决这个问题的。
浏览 2提问于2020-06-04得票数 1
我看到一维数组是在无界背包情况下构造的，而二维数组是在0/1背包情况下构造的？这一切为什么要发生？这个问题是关于动态规划的。
浏览 2提问于2019-12-30得票数 4
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有n个物体有不同的重量。我们必须找到包装所有重量所需的最小数量，如果每个盒子可以有K的最大重量，盒子可以有任意数量的物体，但是重量应该小于或等于给定的重量K。我应该如何处理这个问题？
浏览 1提问于2017-03-11得票数 5
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return = $19e)Cost = $2; Projected return = $15注意，我不需要任何人来解决上面的问题。
你把这种东西叫做什么?
浏览 3提问于2013-10-11得票数 0
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我在互联网上读过两个截然不同的问题0-1背包问题和无界背包问题。我发现，这两个问题都是通过动态规划解决的，但方法不同。如果用二维数组求解0-1背包问题，则无界背包问题仅使用一维数组。您可以阅读更多的和。
正如我所知，这两个问题的不同之处在于，0-1背包问题只
浏览 3提问于2020-07-23得票数 1
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我试图解决背包问题，这也是一个整数规划问题.我看过几个近似解，比如动态规划，贪婪算法，分支定界算法，遗传算法.你能告诉我一个库(用任何语言)来帮助实现任何/所有这些算法吗？
提前谢谢。
浏览 3提问于2014-01-05得票数 2
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假设我的背包里有三个车厢:红色、绿色、蓝色和3套物品:红色物品、绿色物品和蓝色物品，它们都有重量和效益。我也有一个要求，大约总项目的总数量，必须放在每个车厢的背包。我的背包能承受某种最大重量。我需要优化给出一些权重的最大值。
为了解决这个问题，我尝试使用用于解决0/1回溯的分支和绑定技术。这种技术计算速度快，但选择的项目留下太多的空间，而不返回最优的项目。有什么技术可以在
浏览 1提问于2015-04-14得票数 0
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然而，我迫切需要解决的一个问题是，为什么将背包问题与动态规划一起使用时，其运行时
问题的输入的大小是写出该输入所需的位数。
由于权重的位数不是固定
浏览 1提问于2019-10-27得票数 1
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在经典的基于动态规划的无界背包算法()中，我们分配一个背包大小的整数数组来存储最大值。
如果我有一个10亿大小的背包，我如何优化DP解决方案以确保我可以容纳int[] knapsack阵列？因为Java为1B大小的背包占用的内存=内存的10^9 * 4Bytes = 3.7GB。
浏览 5提问于2016-12-29得票数 0
据我所知，在一个0-1背包问题中，只允许同一个变体的0或1个对象。不如把每个重量除以它的值，得到相应的比例，然后把每一个比率从最大的开始，放到背包里，直到达到允许的最大重量？它的时间复杂度不是比动态规划解决方案好吗？
浏览 3提问于2017-04-18得票数 0
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我有一个背包问题，有指定的背包重量和重量计数能力。我有背包巫婆只能装3个重量，他们必须有10个重量，我有这些重量: 9，8，7，2，1。正确的答案是7，2，1。
最好是有人写伪代码，但如果它是任何一种常见的编程语言，那就好了。P.S
浏览 4提问于2011-03-27得票数 1
我得到了一份n种产品的列表，以及相关的单位利润和成本。其目的是最大化利润，同时将总成本保持在一定的阈值以下。对于每个产品，要么生成一个，要么生成零个。那么所有可能的产品组合都可以用二进制数111,110,101,011,100,010,001和000表示，其中i^位置的1表示产品i的产品之一，类似地，0表示产品i的产品。然后，我们可以很容易地检查这些组合中的哪一个具有低于阈值的生产成本和最大利润。这个算法的阶数是O(
浏览 0提问于2014-10-15得票数 0
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