题干解析 题设给予宝石总数(n)，背包空间大小（C）与每种宝石的价值(w)，每个宝石所占空间大小(c)与数量(m)，要求我们选择一种存储方式，使在不超过背包空间的前提下获得最大价值。 算法思路 多重背包问题。首先我们我们可以延续0/1背包的思路，将所有单个宝石看作一种宝石转化为0/1背包，这样做只需在原有的两层循环嵌入一层k从的循环即可。 但注意以上方案时间复杂度预计为最坏情况下n=100, 所有，总计进行数量级以上的计算，会超时，需要优化 一种简单的优化方向是进行二进制拆分后再转化为0/1背包。 假设某个宝石，我们不妨将25拆成集合，自行尝试一下，这五个数的任意组合的和能够覆盖0~25所有的...

题干解析 题设给予我们一个数组，要求我们进行判定所给数组能够拆分为两个总和一致的数组。 算法思路 首先大前提，我们必须知道这个数组所有值的总和，记作sum，当且仅当sum是个偶数时我们才可能将数组拆分为两个等和子集。 同时我们转化问题为，在数组中选择一定数量的元素，使这些元素的总和大小为。于是我们将问题转化为0/1背包问题。设定状态值为dp[i][j]表示使用前i个元素能否填满大小为j的背包。 于是我们有状态转移方程：  设定初始值dp[0][0] = true;开始DP计算即可。 同时由于DP过程状态转移方程只涉及i与i-1，因此可进行滚动优化内存。 实现代码 class Solution ...