先全部选\(a_i\)，假设\(b_i=b_i-a_i,c_i=c_i-a_i\)。那么题目转化为选\(y\)个\(b\)和\(z\)个\(c\)使得答案最大。会发现若\(i\)位置选的\(b\)，\(j\)位置选的\(c\)，那么需要满足\(b_i-c_i>b_j-c_j\)。我们按上述条件排序，这样一定是在左边选\(b\)，右边选\(c\)。那

1.题⽬链接：518.零钱兑换II2.题⽬描述： 3.解法（动态规划）：算法思路：先将问题「转化」成我们熟悉的题型。i.在⼀些物品中「挑选」⼀些出来，然后在满⾜某个「限定条件」下，解决⼀些问题，⼤概率是背包模型；ii.由于每⼀个物品都是⽆限多个的，因此是⼀个「完全背包」问题。接

1.题⽬链接：322.零钱兑换2.题⽬描述：3.解法（动态规划）：算法思路：先将问题「转化」成我们熟悉的题型。i.在⼀些物品中「挑选」⼀些出来，然后在满⾜某个「限定条件」下，解决⼀些问题，⼤概率是「背包」模型；ii.由于每⼀个物品都是⽆限多个的，因此是⼀个「完全背包」问题。接

学习资料：https://programmercarl.com/背包问题理论基础完全背包.html#算法公开课相比于01背包，完全背包中每个物品都可以无限次的放入组合：先遍历物品，再逆序遍历背包排列：先逆序遍历背包，再遍历物品学习记录卡码网52.携带研究资料（dp[i]代表当重量为i时的最大价值）点击查看代码n

目录完全背包理论基础518.零钱兑换II377.组合总和Ⅳ卡玛网57.爬楼梯（进阶版）完全背包理论基础题目52.携带研究材料（第七期模拟笔试）题目描述：小明是一位科学家，他需要参加一场重要的国际科学大会，以展示自己的最新研究成果。他需要带一些研究材料，但是他的行李箱空间

【算法】动态规划：从斐波那契数列到背包问题文章目录【算法】动态规划：从斐波那契数列到背包问题1.斐波那契数列2.爬楼梯3.零钱转换Python代码4.零钱兑换II5.组合数dp和排列数dp6.为什么动态规划的核心思想计算组合数的正确方法代码实现为什么先遍历硬币再遍历金额可以

贪心算法案例-零钱兑换问题贪心算法原则：每一次都选取当前最优解《向前看，别回头》案例：(322.零钱兑换-力扣（LeetCode）)题目描述：给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有

518零钱兑换IIclassSolution{public:intchange(intamount,vector&coins){vector<int>dp(5001,0);dp[0]=1;for(inti=0;i<coins.size();++i){for(intj=coins[i];j<=amount;++j){d

322.零钱兑换思路：每种硬币的数量是无限的，是典型的完全背包问题。但是题目要求等于目标值的最小硬币个数。所以这里需要对动规五部曲进行分析。动规五部曲：1、确定dp数组以及下标的含义dp[j]：凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j]2、确定递推公式凑足总额为j-coins[i

数据中台和数据飞轮并非对立的，相反，数据飞轮可以说是数据中台的理论升级的思想，对于很多企业来讲，建设数据中台不是本质目的，如何想要让数据真正被用起来，与业务产生紧密的关联才是数据中台的关键，数据是一切AI智能化的基础，如果不能将公司业务和经营建立在数据之上，就意味着无法参与到现在

1.贪心是什么贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好的策略。虽然这种策略并不保证一定能得到全局最优解，但在许多情况下，它能提供近似最优解，而且计算效率高。贪心算法通常适用于那些具有“最优

//经典多重背包动态规划题#include<iostream>#include<cstring>usingnamespacestd;constintN=1e5+10;intused[N];intf[N],a[N],c[N];intn,m;intmain(){  while(cin>>n>>m&&(n||m))  {    memset(f,0,sizeoff);f[0]

题意给定\(N\timesM\)的网格，给定\(K\)个二元组\((x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_K,y_K)\)，求从\((1,1)\)到\((N,M)\)只向右或向下走最多可以经过多少个给定的方格，并给出一种方案。赛时不会赛后由于只能向右或向下走，因此当前所处位置\((nowx,nowy)\)中，\(

https://leetcode.cn/problems/coin-change/description/代码上比较麻烦的dp题,由于求的是最少数量,因此求答案时需要初始化无穷大来计算classSolution{publicintcoinChange(int[]coins,intamount){//f[i][j]表示前i个数中选,体积等于amount的选择最少硬

https://leetcode.cn/problems/coin-change-ii/description/可以直接考虑用完全背包的传统二维做法classSolution{publicintchange(intamount,int[]coins){//题意就是一个完全背包问题//f[i][j]表示前i个数中选,体积等于j的最大选法种数,答案就

题目链接：https://atcoder.jp/contests/abc369/tasks/abc369_f题目大意：在一个\(H\timesW\)的二维迷宫中有\(N\)枚硬币，其中第\(i\)枚硬币在\((R_i,C_i)\)（本题中，我们用\((r,c)\)表示二维迷宫中从上到下第\(r\)行从左到右第\(c\)列的那个格子）。你一开始在迷宫的左

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/minimum-number-of-coins-to-be-added/description/题目：Youaregivena 0-indexed integerarray coins,representingthevaluesofthecoinsavailable,andaninteger target.Aninteger x is obtainable ifthere

leetcode322.零钱兑换给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5

感觉这个凑的题目都是分类讨论1.\(n\leqk\timesa_k\)，显然先将\(a_k\)一直取到不能取为止（如果最终方案不是这样，我们可以将方案中的\(k\)个面值为\(1\)的硬币或者\(1\)个面值为\(k\)的fancycoin替换为一个面值为\(k\)的regularcoin，答案肯定不会更差），于是\(n\)%\(=k\)1).\(n\leq

文章目录完全背包理论基础完全背包总结518.零钱兑换II思路一维数组二维数组377.组合总和Ⅳ思路卡码网70.爬楼梯（进阶版）思路完全背包理论基础完全背包有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

原题链接题解对于硬币数变为零的点，由于既不能穿越，也不能选取，所以等于删掉了所以操作就变成了，选取一个点，删除以其为根的树的所有叶子节点先将树退化成链，考虑链上操作的情况，如果选取链上端点，总节点数只减一，否则减二因此对于树上任意一条链，每次选取会导致要么减一要么减二，因此只

题目：2952.需要添加的硬币的最小数量思路：假设区间[1,s-1]的数都可组合得到，当遍历到x=coins[i]时，1、当x<=s时，可以组合的数就是区间[1,s-1]和区间[x,s-1+x]的交集，即区间[1,s-1+x]2、当x>s时，区间[1,s-1]和区间[x,s-1+x]没有交集，那我就只能通过添加一个数来实现了。在这里

力扣题目解题思路java代码力扣题目：给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例

夏日炎炎，小男孩Tony想买一些雪糕消消暑。商店中新到n支雪糕，用长度为n的数组costs表示雪糕的定价，其中costs[i]表示第i支雪糕的现金价格。Tony一共有coins现金可以用于消费，他想要买尽可能多的雪糕。注意：Tony可以按任意顺序购买雪糕。给你价格数组costs和