下列代码实现了一个 0-1 背包的一维动态规划代码,内层循环是经典的逆序写法。若将内层循环改成正序遍历(即 for (int j = w[i]; j <= W; j++)),仍能得到正确答案。
int main() {
int W = 5;
int w[] = {2, 3, 4};
int v[] = {10, 1, 1};
int n = 3;
int dp[6] = {0};
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = W; j >= w[i]; j--) { // < 逆序!
dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i]);
}
}
cout << dp[W];
}背包问题:01背包倒序枚举容量,完全背包正序枚举容量。状态 dp[i][j] 表示前i个物品容量j的最大价值。
01背包内层循环必须从大到小枚举容量,保证每个物品只用一次。完全背包从小到大枚举,物品可用无限次。
【考点】动态规划|0-1背包|完全背包|数组状态更新
🎯 考纲定位:GESP六级动态规划模块核心题型,命题人卡住的是考生对"空间压缩"与"状态依赖"的混淆,多数人只记逆序口诀,却不明其物理意义。
🧠 解题思维:0-1背包一维DP必须逆序,因为dp[j-w[i]]需取自上一轮(不含当前物品i)。若改为正序,dp[j-w[i]]在本轮已被更新,导致物品i被多次计入,违背"每件至多一次"约束。命题人利用考生对"一维DP空间压缩"的机械记忆,错误选项A诱使考生只关注循环语法变化,却忽略状态依赖的时序性。
🪤 陷阱拆解:选项A利用考生机械记忆,误以为循环方向改变不影响结果;最阴险细节是"仍能得到正确答案"这一表述,暗示正序能自动处理重复选取,实则完全无法避免状态污染。
🔄 反命题思维:若将w[i]改为负数,正序遍历将导致无限循环或状态震荡,证明方向选择与数值符号强绑定。