动态规划01背包2

例题8：

        给定最大时间，要求采药总价值最大。

        输入：第一行两个数据，time给定时间，n药材种类数，之后n行，t[i]采这株药的时间，w[i]这株药的价值。

        输出：可采的最大总价值。

       

例题9：

        给定最大金额，要求sum:v[i]*w[i];最大

       输入：

             第一行：N最大金额，m物品数量，后M行：v[i],w[i]

       输出：最大的sum

 

       这类题和经典背包问题差不多，关键在于opt此时不仅是判断能否装满背包的状态，还是储存当前的总价值或者sum 的状态。

       要注意金额或者时间是会重复的，于是opt要储存当前最大的总价值或者sum。

       下面以例题8为例

       一开始我想再用另一个数组tot储存总价值，opt仅仅用来判定是否能装满，然后把tot在v[i]（即只用采一株处）初始化为w[i]（只用采一株状态函数值），再用递推出多株药情况。但是出现了一个问题，如果多个药的时间有重复，那么初始化tot时就只能表示一种药，即使tot表示最优的药，也是错误的，可能多种药种都在最优解里啊！最后看源码才改用opt。用opt后就很简单了，其他和01背包一样。