Algorithm 逆背包问题

我正在尝试解决下一个任务： 给定一组物品，每个物品都有一个重量和一个值，确定给定总价值的背包最小承载能力

比如说 输入：

输出：

我们应采取：

item1 x0, item2 x7

及

对于使用动态规划的通用算法，我应该使用哪些递归公式？有人能举一个用微小的输入数据解决这个问题的例子吗

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顺便说一句，对不起我的英语。

传统（最大化）背包算法应该可以正常工作。只需将所有出现的

max

替换为

min

，您就快到了。另一种方法是使用负成本，使最小化变为最大化（不过，您需要特别注意空箱）。

这看起来像是一个家庭作业问题。如果是这样，您应该将其标记为这样。此外，您还需要在解决此问题上展示一些努力。请告诉我们您尝试过什么方法以及遇到的问题。@VaughnCato，我在网上搜索了公式或示例，但只找到了“经典”背包问题。我知道我应该最小化函数，比如F=Sum（Weighti*Counti）[I=0..n]（n-ItemCount）和F2=Sum（Valuei*Counti）[I=0..n]应该大于total_值，但我不能生成公式或算法。什么是“最小承载能力”？为什么它不只是不带任何物品？@missingno给定总价值的最小承载能力。通过获取某些项目，我们应该获得或超过总价值

item1 x0, item2 x7

minimal capacity = 0 * 3.4 + 0.4 * 7 = 2.8
total value = 7