Java 在背包任务中解释无限
对于具有渐近O（（n^2）*Vmax）的背包问题，我们有一个带递归公式的算法，其中n-项目计数，Vmax-最大值： 仅使用前i项时，实现值>=x所需的[i，x]-最小总大小。 A[i，x]=min{A[i-1，x]，A[i-1][x-v[i]]+w[i]}，其中如果v[i]>=x，A[i-1][x-v[i]=0；基本情况：如果x==0，则A[0，x]=0，否则加上inf 在java中，对于+inf，我使用Integer.Max\u值。当算法运行时，有一个调用：a[0,1]，a[0,2]。。。和矩阵填充负数（整数溢出）Java 在背包任务中解释无限,java,algorithm,knapsack-problem,Java,Algorithm,Knapsack Problem,对于具有渐近O（（n^2）*Vmax）的背包问题，我们有一个带递归公式的算法，其中n-项目计数，Vmax-最大值： 仅使用前i项时，实现值>=x所需的[i，x]-最小总大小。 A[i，x]=min{A[i-1，x]，A[i-1][x-v[i]]+w[i]}，其中如果v[i]>=x，A[i-1][x-v[i]=0；基本情况：如果x==0，则A[0，x]=0，否则加上inf 在java中，对于+inf，我使用Integer.Max\u值。当算法运行时，有一个调用：a[0,1]，a[0,2]。。。和矩
如何解释无穷大和无穷加数字？如果你不在任何地方存储无穷大，只是为了比较，你可以使用双无穷大，它大于int和long max值
Double.POSITIVE_INFINITY
如果正在存储数字，但仍然溢出，则应在数组中存储尽可能长的数字，然后与整数最大值进行比较，这样您就可以知道数字大于最大值而不会溢出。缺点是执行速度较慢，内存消耗较大。如果您知道输入的最大值，请尝试使用略大于该值的值。这应该能奏效