背包问题np完全和动态规划矛盾吗

不完全矛盾。背包问题是一个经典的动态规划问题，可以使用动态规划算法来解决。但是，背包问题是一个NP完全问题，这意味着在一定的时间内，无法找到一个多项式时间的算法来解决它，除非P=NP。因此，即使使用动态规划算法，对于大型的背包问题，仍然需要指数级的时间来解决，因此在实际应用中可能需要使用启发式算法等其他技术来解决。

相关问题

完全背包问题动态规划图解

完全背包问题是动态规划中经典的问题之一，它的问题描述是：有一个容量为 V 的背包和 N 种不同的物品，每种物品有无限个。第 i 种物品的重量是 w[i]，价值是 v[i]。要求选出若干物品放入背包中，使得在满足背包容量不超过 V 的前提下，所选物品的总价值最大。下面是完全背包问题的动态规划图解。

首先，定义一个二维数组 dp[i][j] 表示前 i 种物品放入容量为 j 的背包可以获得的最大价值。则完全背包问题的状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j-k*w[i]] + k*v[i])，其中 0 <= k <= j/w[i]

解释一下上面的方程：当考虑第 i 种物品时，我们可以不选它，此时最大价值为 dp[i-1][j]；也可以选它，此时最大价值为 dp[i-1][j-w[i]]+v[i]；还可以选多个，此时最大价值为 dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i]。

接下来是完全背包问题的动态规划图解。首先初始化 dp[j]=0 和 dp[i]=0。然后按照状态转移方程逐步求解 dp[i][j]，最终得到 dp[N][V] 即为所求的答案。

背包问题 贪心算法和动态规划

背包问题是一个经典的优化问题，包括0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里简单介绍0-1背包问题（也被称为01knapsack问题）。

0-1背包问题是指有n个物品和一个容量为V的背包，每个物品的重量为wi，价值为vi。要求在不超过背包容量的前提下，选出若干个物品使得它们的总价值最大。

贪心算法：

贪心算法的基本思路是每次选择当前最优的解。对于0-1背包问题，可以按照单位价值从大到小排序，然后依次选择单位价值最大的物品放入背包中，直到背包无法再放下物品为止。但是贪心算法并不能得到最优解，因为有可能存在某种组合方式可以得到更大的价值，而贪心算法只考虑了当前状态下的最优解，没有考虑到后续状态的影响。

动态规划：

动态规划的基本思路是将问题分解成若干个子问题，然后将子问题的最优解合并成原问题的最优解。对于0-1背包问题，可以定义一个二维数组dp[i][j]表示前i个物品，容量为j时的最大价值。则dp[i][j]有以下两种情况：

- 不选第i个物品，则dp[i][j] = dp[i-1][j]
- 选第i个物品，则dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi

因此，可得到递推公式：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)

其中max表示求最大值。最终的最大价值为dp[n][V]。

动态规划算法的时间复杂度为O(nV)，其中n为物品个数，V为背包容量，空间复杂度为O(nV)。虽然动态规划算法的时间和空间复杂度较高，但是可以得到最优解。