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【C++编程能力提升】

代码随想录训练营Day44 | Leetcode 518、377

  • 一、完全背包问题
    • 1、完全背包与01背包的区别
  • 二、518 零钱兑换II
  • 三、377 组合总和IV

一、完全背包问题

1、完全背包与01背包的区别

第一,物品的有限与无限;
01背包:物品是有限的。(每个物品只能被选择一次放入背包)
完全背包:物品是无限的;(即可以重复选择某物品装入背包)

第二,遍历顺序存在不同;
01背包遍历背包容量时是从大到小的倒序遍历,目的是保证每个物品仅被添加一次;
完全背包添加物品是可以是多次,因此需要从小到大遍历,即按背包容量顺序遍历;

第三,遍历物品和背包容量的先后顺序。
01背包使用一维dp数组时必须要求先遍历物品再遍历背包容量(二维dp数组的遍历顺序没有要求);
完全背包使用一维dp数组的遍历顺序是没有要求的,但是这仅仅对于纯完全背包问题,在某些具体问题上遍历顺序是有要求的。

二、518 零钱兑换II

题目链接:518 零钱兑换II

核心:硬币(物品)有无限个,且背包最大容量是amount,可以建模成完全背包问题。
dp[j]:装满背包容量j时的不同方法数,可知求解的是组合数,即递推公式是累加。
注意:组合问题先遍历物品,再遍历背包容量(因为无排列顺序要求,保证不同顺序的组合只计数一次);排列问题先遍历背包容量,再遍历物品,因为排列存在顺序要求,即不同顺序的排列都需要计数。

    int change(int amount, vector<int>& coins) {//完全背包问题,且给定背包容量amount求解组合方法数(累加)vector<int> dp(amount+1,0);dp[0]=1;    //初始化必须为1for(int i=0;i<coins.size();++i){//组合问题先遍历物品(即硬币值),再遍历背包容量jfor(int j=coins[i];j<=amount;++j)dp[j]+=dp[j-coins[i]];  //组合需要累加}return dp[amount];}

三、377 组合总和IV

题目链接:377 组合总和IV

核心:给定背包容量target,数组元素可以使用无限次,故可以建模成完全背包问题。
由于不同顺序的组合属于不同的组合个数,即考虑排列顺序问题,因此实质是求解排列。
排列问题:先遍历背包容量,再遍历物品。

    int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {//完全背包问题,且给定背包容量target求解不同方法数,表面看似组合,实际却是排列vector<int> dp(target+1,0); //dp[j]:装满容量j的背包的不同方法数dp[0]=1;    //初始化for(int j=0;j<=target;++j){//排列问题,先遍历背包容量,再遍历物品for(int i=0;i<nums.size();++i){//遍历物品时背包容量必须大于物品重量,且考虑数据溢出情况if(j>=nums[i] && dp[j]<INT_MAX-dp[j-nums[i]])dp[j]+=dp[j-nums[i]];}}return dp[target];}

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