From 6bc4b782aaee052b4727407de9d7842dfd2bc989 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Fri, 8 Mar 2024 13:56:49 +0800
Subject: [PATCH] 'commit'
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TangDou/AcWing/BeiBao/1023.md | 26 +++++++++++++++-----------
1 file changed, 15 insertions(+), 11 deletions(-)
diff --git a/TangDou/AcWing/BeiBao/1023.md b/TangDou/AcWing/BeiBao/1023.md
index 0a410f2..9016b1b 100644
--- a/TangDou/AcWing/BeiBao/1023.md
+++ b/TangDou/AcWing/BeiBao/1023.md
@@ -110,29 +110,24 @@ int main() {
```
### 三、完全背包—经典优化
-使用瞪眼大法,观察 $f(i,j)$ 的 **状态转移方程** 进行变形
-尝试找出$f(i,j)$与它的前序$f(i,j-v_i)$之间的关联关系,看看能不能实现$f(i,j-v_i)->f(i,j)$的迁移:
+对 $f(i,j)$ 的 **状态转移方程** 进行变形
+尝试找出$f(i,j)$与它的前序$f(i,j-v_i)$之间的关联关系,看看能否实现$f(i,j-v_i) \rightarrow f(i,j)$的迁移:
$$\large f(i,j)=f(i-1,j)+f(i-1,j-v_i)+...+f(i-1,j-s\cdot v_i)①$$
$$\large f(i,j-v_i)= f(i-1,j-v_i)+...+f(i-1,j-s\cdot v_i)②$$
-注:把体积$j-v_i$代入①式,就可以得到 ②式
+> 注:把体积$j-v_i$代入①式,就可以得到 ②式
$Q:$①和②中的$s$是一个值吗?
-**答**:是一个值的。从事情本质出发,思考一下$s\cdot v_i$的含义:在$j$这么大的空间限制下,最多可以装多少个$i$物品,当然是同一个个数值$s$了。
+**答**:是一个值。从事情本质出发,$s\cdot v_i$含义:在$j$这么大的空间限制下,最多可以装多少个$i$物品,当然是同一个个数值$s$了。
由上述两个等式可以获得如下递推式:
-$$\LARGE f(i,j)=f(i−1,j)+f(i,j−v_i)$$
+$$\large f(i,j)=f(i−1,j)+f(i,j−v_i)$$
-把这个等式作为 **状态转移方程** ,就可以把时间复杂度优化到 $O(n \times m)$
-同时,观察到该 **转移方程** 对于第 $i$ 阶段的状态,只会使用第 $i-1$ 层和第 $i$ 层的状态
+新的 **状态转移方程** ,时间复杂度 $O(n \times m)$
-因此我们也可以采用 **$01$背包** 的 空间优化方案
-
-时间复杂度:$O(n×m)$
-空间复杂度:$O(m)$
#### 二维优化版本
```cpp {.line-numbers}
@@ -158,6 +153,15 @@ int main() {
}
```
+观察到该 **转移方程** 对于第 $i$ 阶段的状态,只会使用第 $i-1$ 层和第 $i$ 层的状态
+
+因此我们也可以采用 **$01$背包** 的 空间优化方案
+
+时间复杂度:$O(n×m)$
+
+空间复杂度:$O(m)$
+
+
#### 一维优化解法
```cpp {.line-numbers}
#include