Question

问题在problem描述，我一直试图达到上述问题的迭代dp解决方案。我从编码经验中可以猜到，它应该有三个维度，每个状态由以下唯一标识： -

M = Gifts not distributed yet.
N = first N girlfriends available (Similar to 0-1 Knapsack)
C = Maximum gifts allowable for current girlfriend.

现在初始化为 M = 0 ，N，C（即剩下0件礼物待分发）

      1 2 3 4 (girlfriends)
    0
    1
    2
    3
   (Capacity)

我似乎有一个问题，初始化为k = 0，因为对于女朋友来说存在一个低和高的礼物限制，因此偏离标准背包只有最大限制（不考虑背包找到最佳解决方案，在这里我考虑所有可能的解决方案）

当然，我可能完全在错误的路径上，如果您认为是这种情况，这个3状态变量dp的重复和初始化是什么？

提前致谢

Answer 1

首先删除所有最低要求。 M -= sum(A[i])和B[i] -= A[i]。这些是最小的，因此我们无需四处移动，只需分配它们并将它们从计算中取出。

现在你的解决方案矩阵sol[g, m]是你可以在剩下礼物的同时解决第一批女朋友的方式。 sol[g,m] = sum(sol[g-1, m-j], j= [0..B[g-1]]。用1初始化sol [0，M]，其余为0。你的解决方案是sol [N + 1,0]。

如果你反复进行，你只需要最后一行。