简单背包问题是指有一个背包，它的容量为C（Capacity），现在有n种不同的物品，编号为0…n-1，其中每一件物品的重量为w(i)，价值为v(i)。问可以向这个背包中盛放哪些物品，使得在不超过背包容量的前提下，物品的总价值最大。

简单背包问题可以使用动态规划算法来解决。具体来说，可以使用一个二维数组dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。则状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w(i)]+v(i))

其中，dp[i-1][j]表示不放第i件物品时的最大价值，dp[i-1][j-w(i)]+v(i)表示放第i件物品时的最大价值。

可以使用一个一维数组dp[j]来优化空间复杂度，具体来说，可以将dp[i-1][j]的值保存在dp[j]中，然后从后往前更新dp[j]的值，这样可以保证在更新dp[j]时，dp[j-w(i)]的值还没有被更新过。

下面是一个简单背包问题的做法视频：

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简单背包的做法视频