摘要：
顾名思义，混合背包就是将前面三种的背包问题（01，完全，多重）混合起来，有的只能取一次，有的能取无限次，有的只能取 k 次。 正解 特解 部分情况下，如小数据，可以转换成多重背包（把完全情况的数量换成足够大，如1e7，就把完全相对变成了多重） 例题 https://www.luogu.com.cn/ 阅读全文
摘要：
多重背包也是 0-1 背包的一个变式。与 0-1 背包的区别在于每种物品有 k 个，而非一个。 朴素 直接把相同的每个物品视作各个单独的物品，没有关联，仅条件相同； 转换后直接用01背包的状态转移方程 注意：在大数据下容易爆空间时间 二进制分组优化 与朴素相比，优化利用二进制原理（任意数可以由多个不 阅读全文
摘要：
完全背包模型与 0-1 背包类似，与 0-1 背包的区别仅在于一个物品可以选取无限次，而非仅能选取一次。 而状态转移方程于01背包区别在于可以直接从[i][j-w[i]]转移 理由是当我们这样转移时，[i][j-w[i]]已经由 [i][j-2*w[i]]更新过，那么 [i][j-w[i]]就是充分 阅读全文