From 0aead414e7cf89af762a69c01a1d98af437ed647 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: tlovem <52153890+tlovem@users.noreply.github.com> Date: Sun, 27 Jun 2021 13:11:31 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=20=E8=83=8C=E5=8C=85=E7=90=86=E8=AE=BA?= =?UTF-8?q?=E5=9F=BA=E7=A1=8001=E8=83=8C=E5=8C=85-1.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- problems/背包理论基础01背包-1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/problems/背包理论基础01背包-1.md b/problems/背包理论基础01背包-1.md index 1269d9c1..3cbfb347 100644 --- a/problems/背包理论基础01背包-1.md +++ b/problems/背包理论基础01背包-1.md @@ -82,7 +82,7 @@ leetcode上没有纯01背包的问题,都是01背包应用方面的题目, 那么可以有两个方向推出来dp[i][j], -* 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] +* 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,所以被背包内的价值依然和前面相同。) * 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]);