这段代码实现了0-1 背包问题的动态规划解法，并且使用了滚动数组来优化空间复杂度。以下是代码的详细思路解析：

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1. 问题背景

给定 n 个物品，每个物品有其体积 v[i] 和价值 w[i]，以及一个容量为 m 的背包。目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。

2. 动态规划的概念

动态规划是一种常用的算法技巧，用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。在 0-1 背包问题中，动态规划通过维护一个一维数组 f 来记录不同状态下的最大价值。

3. 代码逻辑解析

(1) 输入数据

cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> v[i] >> w[i];

• 用户输入物品数量 n 和背包容量 m。

• 对于每个物品，输入其体积 v[i] 和价值 w[i]。

(2) 动态规划状态转移

for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = m; j >= v[i]; j--)f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);

1. 外层循环：

   • 遍历每个物品，从第 1 个到第 n 个。

2. 内层循环：

   • 遍历背包的每个容量，从 m 到 v[i]（逆序遍历）。

   • 逆序遍历的原因是避免重复使用同一个物品。如果正序遍历，同一个物品可能会被多次使用，从而变成完全背包问题。

3. 状态转移：

   • f[j] 表示在容量为 j 的背包下的最大价值。

   • 不选择第 i 个物品：f[j] 保持不变。

   • 选择第 i 个物品：如果当前容量 j 大于等于第 i 个物品的体积 v[i]，则可以考虑选择第 i 个物品，更新 f[j] 为 f[j - v[i]] + w[i]，即在容量为 j - v[i] 的背包下的最大价值加上第 i 个物品的价值。

(3) 输出结果

cout << f[m] << endl;

• 输出最终的最大价值，即 f[m]。

4. 代码效率分析

• 时间复杂度：

  • 两层循环遍历所有物品和所有容量，时间复杂度为 O(n × m)。

• 空间复杂度：

  • 使用了一个一维数组 f，空间复杂度为 O(m)。

5. 示例运行

输入：

3 5
1 2
2 3
3 4

运行过程：

1. 输入数据：

   • n = 3, m = 5

   • v = [1, 2, 3], w = [2, 3, 4]

2. 动态规划状态转移：

   • 初始化 f 数组为 0。

   • 对于第 1 个物品：

     • f[5] = max(f[5], f[4] + 2) = 2

     • f[4] = max(f[4], f[3] + 2) = 2

     • f[3] = max(f[3], f[2] + 2) = 2

     • f[2] = max(f[2], f[1] + 2) = 2

     • f[1] = max(f[1], f[0] + 2) = 2

   • 对于第 2 个物品：

     • f[5] = max(f[5], f[3] + 3) = 5

     • f[4] = max(f[4], f[2] + 3) = 5

     • f[3] = max(f[3], f[1] + 3) = 5

     • f[2] = max(f[2], f[0] + 3) = 3

   • 对于第 3 个物品：

     • f[5] = max(f[5], f[2] + 4) = 7

     • f[4] = max(f[4], f[1] + 4) = 6

     • f[3] = max(f[3], f[0] + 4) = 4

输出：

7

6. 总结

这段代码的核心思路是通过动态规划解决 0-1 背包问题，并使用滚动数组优化空间复杂度。通过维护一个一维数组 f，记录不同状态下的最大价值，并通过状态转移方程更新最大价值，最终找到在给定背包容量下的最大价值。这种方法的时间复杂度为 O(n × m)，空间复杂度为 O(m)，适用于中等规模的 0-1 背包问题。

完整代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;// 定义数组的最大长度
const int N = 1010;
// n 代表物品的数量，m 代表背包的容量
int n, m;
// v 数组用来存储每个物品的体积，w 数组用来存储每个物品的价值
int v[N], w[N];
// f 数组是一维数组，f[j] 表示背包容量为 j 时能获得的最大价值
int f[N];int main()
{// 输入物品的数量 n 和背包的容量 mcin >> n >> m;// 循环读入每个物品的体积和价值for(int i = 1; i <= n; i ++) cin >> v[i] >> w[i];// 动态规划过程，外层循环遍历每个物品for(int i = 1; i <= n; i ++)// 内层循环从背包的最大容量 m 开始，递减到当前物品的体积 v[i]for(int j = m; j >= v[i]; j --)// 比较不选择第 i 个物品和选择第 i 个物品两种情况下的最大价值// 不选择第 i 个物品时，f[j] 保持不变// 选择第 i 个物品时，价值为 f[j - v[i]] + w[i]f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);// 输出背包容量为 m 时能获得的最大价值cout << f[m] << endl;return 0;
}