阅读以下用动态规划解决的 0-1 背包问题的函数,假设背包的容量 $W$ 是 $10kg$,假设输入 $4$ 个物品的重量 $weights$ 分别为 $1,3,4,6$(单位为 $kg$),每个物品对应的价值 $values$ 分别为 $20,30,50,60$,则函数的输出为( )。
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
// 0/1背包问题
int knapsack(int W, const vector<int>& weights, const vector<int>& values, int n) {
vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(W + 1, 0));
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int w = 0; w <= W; ++w) {
if (weights[i - 1] <= w) {
dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - weights[i - 1]] + values[i - 1]);
} else {
dp[i][w] = dp[i - 1][w];
}
}
}
return dp[n][W];
}STL 容器:vector(动态数组)、set/map(红黑树,有序)、unordered_set/map(哈希表,无序)。注意迭代器失效问题。
审题时注意题目要求(选正确还是选错误),避免因审题不清失分。涉及代码的题目要逐行分析变量变化。
【考点】动态规划|二维数组|状态转移方程
本题属于动态规划(DP)经典应用题,对应 GESP 六级算法与数据结构模块中"背包问题"考点。命题人放这道题是为了卡住那些只背结论、不会看代码的学生——他们知道 0-1 背包"选或不选",但没能力追踪代码里二维数组到底存了什么。