算法 背包问题

今天看了背包问题，采用贪心的策略，比如给定包容量为10， 那么物品数是：【1，4，3，2，6，7】，那么可以递归的取思考问题（我同事递归的思想掌握的非常好，出神入化），那么考虑两种情况：1、将1加入包中，剩余的问题是【4，3，2，6，7】，给定包容量为10-1=9；2、不将1加入包中，在【4，3，2，6，7】中，给定包容量为10；然后比较这两种情况的返回值的大小，取大的值。

以下算法，采用一个数组，来记录之前见过的物品容量，以及见过的物品容量的加和，由此判断，遍历完所有物品后，最大的可以选择的物品容量和：

int backPack(int m, vector<int> A) {
// f[]表示当前见过哪些物品，并且记录这些物品的和
bool *f = new bool[m + 1]; // 用f[]来记录考虑了实际物品情况，包实际可以装的物品量<=m
for (int i = 0; i <= m; i++) {
f[i] = false;
}
f[0] = true;
// 对于第一个容量为2的物品，则f[0] = true, f[2] = true，下次出现容量为8的物品，则f[10] = true;
for (int j = 0; j < A.size(); j++) { // 对于每一个物品，看可以装得下该物品的包的容量
for (int i = m; i >= A[j]; i--) {
f[i] = f[i] || f[i - A[j]]; // 如果当前包容量减去当前这个物品的体积后，仍是true
}
}
for (int i = m; i >= 0; i--) {
if (f[i]) {
return i;
}
}
return 0;
}

有背包九讲问题，之后陆续更新