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背包理论基础01背包-1 JavaScript 版本修改  原版有误 无法运行

problems/背包理论基础01背包-1.md

@@ -380,50 +380,28 @@ func main() {
 ### javascript 
 
 ```js
-/**
- * 
- * @param {Number []} weight 
- * @param {Number []} value 
- * @param {Number} size 
- * @returns 
- */
-
 function testWeightBagProblem (weight, value, size) {
+    // 定义 dp 数组
     const len = weight.length,
-dp = Array.from({length: len}).map(
+          dp = Array(len).fill().map(() => Array(size + 1).fill(0));
-() => Array(size + 1))  //JavaScript 数组是引用类型	
+
-for(let i = 0; i < len; i++) {  //初始化最左一列，即背包容量为0时的情况
+    // 初始化
-dp[i][0] = 0;
+    for(let j = weight[0]; j <= size; j++) {
-}
-for(let j = 1; j < size+1; j++) { //初始化第0行, 只有一件物品的情况
-if(weight[0] <= j) {
         dp[0][j] = value[0];
-} else {
-dp[0][j] = 0;
-}
     }
 
-for(let i = 1; i < len; i++) {  //dp[i][j]由其左上方元素推导得出
+    // weight 数组的长度len 就是物品个数
-for(let j = 1; j < size+1; j++) {
+    for(let i = 1; i < len; i++) { // 遍历物品
+        for(let j = 0; j <= size; j++) { // 遍历背包容量
             if(j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
             else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
         }
     }
 
-return dp[len-1][size] //满足条件的最大值
+    console.table(dp)
-}
 
-function testWeightBagProblem2 (wight, value, size) {
+    return dp[len - 1][size];
-  const len = wight.length, 
-    dp = Array(size + 1).fill(0);
-  for(let i = 1; i <= len; i++) {
-    for(let j = size; j >= wight[i - 1]; j--) {
-      dp[j] = Math.max(dp[j], value[i - 1] + dp[j - wight[i - 1]]);
 }
-  }
-  return dp[size];
-}
-
 
 function test () {
     console.log(testWeightBagProblem([1, 3, 4, 5], [15, 20, 30, 55], 6));