C++ 如何在这个算法难题中应用背包法？

假设您有一个项目列表及其

权重[]

和

价格[]

。 现在给定两个整数

N
如果
dp[K]！=无穷大
，这是您的解决方案，否则就没有解决方案。实际的效率取决于你如何计算最大重量：要么把所有物品的重量相加，要么试着更聪明一些。
你想要的是一个动态规划（DP）解决方案，而不是一个背包问题。不过，背包有一个DP解决方案

你的病例的解决办法是形成必要的复发。由于您的目标是最大限度地减少金钱，每个状态转换将增加重量和项目编号，以形成一个新的状态

因此，您的状态空间是：
DP[Weight][Item]

编码留作练习

dp[i] = minimum money you have to pay to get weight i

dp[_] = infinity

for i = 1 to N do
  for j = item[i].weight to MaxWeight do
    dp[j] = min(dp[j], dp[j - item[i].weight] + item[i].price)