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文章目录
- 今日学习目标
 - 一、算法题
 - 1.完全背包问题
 - 2.零钱兑换 II
 - 3.组合总和 Ⅳ
 
- 学习及参考书籍
 
今日学习目标
完全背包问题
 零钱兑换 II(518)
 组合总和 Ⅳ(377)
一、算法题
1.完全背包问题
题目:
 有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次),求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件。
 每种物品有无限个,所以遍历的顺序要从小到大遍历
// 先遍历物品,再遍历背包
for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品for(int j = weight[i]; j <= bagWeight ; j++) { // 遍历背包容量dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);}
}
 
2.零钱兑换 II
题目:
 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。
请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0 。
假设每一种面额的硬币有无限个。
题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。
示例 1:
输入:amount = 5, coins = [1, 2, 5]
 输出:4
 解释:有四种方式可以凑成总金额:
 5=5
 5=2+2+1
 5=2+1+1+1
 5=1+1+1+1+1
代码:
lass Solution {
public:int change(int amount, vector<int>& coins) {vector<int> dp(amount + 1, 0);dp[0] = 1;for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包dp[j] += dp[j - coins[i]];}}return dp[amount];}
};
 
3.组合总和 Ⅳ
题目:
 给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ,和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。
题目数据保证答案符合 32 位整数范围。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3], target = 4
 输出:7
 解释:
 所有可能的组合为:
 (1, 1, 1, 1)
 (1, 1, 2)
 (1, 2, 1)
 (1, 3)
 (2, 1, 1)
 (2, 2)
 (3, 1)
 请注意,顺序不同的序列被视作不同的组合。
代码:
class Solution {
public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<int> dp(target + 1, 0);dp[0] = 1;for (int i = 0; i <= target; i++) { // 遍历背包for (int j = 0; j < nums.size(); j++) { // 遍历物品if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {dp[i] += dp[i - nums[j]];}}}return dp[target];}
};
 
学习及参考书籍
代码随想录
