01背包问题

记得大二刚开始接触 ACM 的时候就知道了背包问题了，但是只了解了基本的原理，对于深入的扩展性质茫茫然不知所以，真的是有种身在云端脚下无实物的恐惧感。勿以往之不谏，知来者之可追，自信心源于做题和熟悉代码，大三自己要把基本代码敲一遍，基本算法性质熟悉一遍。为追目窥算法真理用力奔跑吧~~

背包问题的基本性质：背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。

  给定一个背包，容量为C，有n个物品，重量为W[n]

背包问题可以由动态规划来求解。

    根据上面的分析，我们可以得到如下的递归式:

    当wn>C时，  f(n,C)=f(n-1,C);

    当wn<=C时，f(n，C) = max(f(n-1,C), vn+f(n-1, C-wn) );

    初始条件为：f(i, 0) = 0; f(0,i) = 0; f(0,0) = 0;

啥也别说，做题