刷代码随想有感（104）：动态规划——01背包问题/二维dp数组

题干：

代码：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,bagweight;
void solve(){vector<int>weight(n, 0);vector<int>value(n, 0);for(int i = 0; i < n; i++){cin>>weight[i];}for(int j = 0; j < n; j++){cin>>value[j];}vector<vector<int>>dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));//初始化1for(int j = weight[0]; j <= bagweight; j++){dp[0][j] = value[0];//初始化2，初始化第一横行}for(int i = 1; i < weight.size(); i++){for(int j = 0; j <= bagweight; j++){if(j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], (dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]));}}cout<<dp[weight.size() - 1][bagweight]<<endl;
}
int main(){while(cin>>n>>bagweight){solve();}
}

1.定义dp[i][j]：对于背包问题，有一种写法， 是使用二维数组，即dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。

        1.1.定义dp数组:

vector<vector<int>>dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));

  由于weight数组已经包含了0所以不需要加一，而bagweight需要把0也加上，所以加一。

2.递推公式：有两个方向推出来dp[i][j]，

• 不放物品i：由dp[i - 1][j]推出，即背包容量为j，里面不放物品i的最大价值，此时dp[i][j]就是dp[i - 1][j]。(其实就是当物品i的重量大于背包j的重量时，物品i无法放进背包中，所以背包内的价值依然和前面相同。)
• 放物品i：由dp[i - 1][j - weight[i]]推出，dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]的时候不放物品i的最大价值，那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] （物品i的价值），就是背包放物品i得到的最大价值

所以递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);

3.遍历顺序：先是物品后是背包：

for(int i = 1; i < weight.size(); i++){for(int j = 0; j <= bagweight; j++){if(j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], (dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]));}}

4.所求的目标结果：dp[weight.size() - 1][bagweight]

最终结果是dp[2][4]，也即：i = weight数组长度减一，j = 包的最大容量。