OPT[i][w]=max{OPT[i-1][w],OPT[i-1][w-k*w[i]] +k*v[i]，0<=k<=n[i]}。这是()问题的递推关系。[/i][/i][/i][/i]
A: 0/1背包
B: 恰好装满的0/1背包
C: 完全0/1背包
D: 多重0/1背包
A: 0/1背包
B: 恰好装满的0/1背包
C: 完全0/1背包
D: 多重0/1背包
举一反三
- OPT[i][w]=max{OPT[i-1][w],OPT[i-1][w-k*w[i]] +k*v[i]，0<=k<=n[i]}。这是()问题的递推关系。[/i][/i][/i][/i] A: 0/1背包 B: 恰好装满的0/1背包 C: 完全0/1背包 D: 多重0/1背包
- 中国大学MOOC: OPT[i][w]=max{OPT[i-1][w],OPT[i][w-w[i]]+v[i]}，这是()问题的递推关系。[/i][/i][/i][/i]
- 阅读以下程序，输出结果是： w=[] for i in range(1,20): if (i%5==0) and (i%7!=0): w.append(str(i)) print (w)
- 已知列表lst=[('cat',5),('dog',8),('bird',6)]，分别执行以下表达式，结果与其他三个不一样的是： A: [i[::-1] for i in lst] B: [(i[1],i[0]) for i in lst] C: [(v,k) for k,v in lst] D: [(i[1]+i[0]) for i in lst]
- 下面代码的输出是什么？ int [][] array = {{1, 2},{3, 4},{5,6}}; int sum = 0; for(int i = 0; i < array.length; i++) sum = sum + array[i][0]; System.out.println(sum);[/i]