背包问题是研究动态规划应用的一个非常典型的课题。给它加上不同的限制和条件，可以产生很多变种。想要完全理解动态编程，就必须对背包问题了如指掌。

概述

从今天开始，小白将带你开启Java数据结构算法的新篇章。

动态规划

动态规划的核心思想是把一个大问题分成小问题来解决。先解决子问题，再从这些子问题的解中得到原问题的解。

动态规划的优势：

它可以帮助我们解决多阶段问题，简化复杂性。

动态规划的缺点：

没有统一的处理方法，具体问题具体分析。

当变量的维数增加时，计算量和存储量都会急剧增加。

背包问题

背包问题是指一个背包，有n个物品，容量为v，第I个物品的成本为c[i]，价值为w[i]。解决哪些物品放入背包可以使价值之和最大化。

代码实现

公共背包问题{

公共静态void main(String[] args) {

int[] w={1，2，3 }；//项目的重量

int[] val={6，10，12 }；//该项的值

int m=5；//背包容量

int n=val.length//

//创建一个二维数组

int[][]v=new int[n 1][m 1]；

//将第一行和第一列赋值为0

for(int I=0；一.长度；i ) {

v[I][0]=0；

}

for(int I=0；我v[0]。长度；i ) {

v[0][I]=0；

}

//动态处理

for(int I=1；一.长度；i ) {

for(int j=1；j v[0]。长度；j ) {

if (w[i - 1] j) {

//不要装背包

v[I][j]=v[I-1][j]；

}否则{

//放在背包里

v[i][j]=Math.max(v[i - 1][j]，val[I-1]v[I-1][j-w[I-1])；

}

}

}

//输出二维数组

for(int I=1；一.长度；i ) {

for(int j=1；j v[0]。长度；j ) {

system . out . print(v[I][j]' \ t ')；

}

system . out . println()；

}

}

}

输出结果：

66666

610161616

610161822

这就是这篇关于Java数据结构和算法系列的背包问题的文章。有关Java背包问题的更多信息，请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多多支持我们！

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