寻找最大价值的矿堆java实现

在Java中寻找最大价值的矿堆问题通常可以通过动态规划（Dynamic Programming, DP）算法来实现。这个问题可以类比为经典的背包问题（Knapsack Problem），其中矿堆的价值和重量相当于背包问题中的价值和重量。

假设有一个矿堆数组`mines[]`，其中每个元素`mines[i]`包含两个值，一个是矿石的价值`value`，另一个是矿石的重量`weight`。现在有一个背包的最大承重限制`maxWeight`，目标是在不超过背包承重的前提下，找到能够获取最大价值的矿石组合。

以下是一个简化的Java实现示例：

public class MaxValueMineHeap {

    // 动态规划寻找最大价值
    public static int findMaxValue(int[][] mines, int maxWeight) {
        // 矿石数量
        int n = mines.length;
        // dp[i][w] 表示前i个矿石在限制重量为w的情况下能够达到的最大价值
        int[][] dp = new int[n + 1][maxWeight + 1];

        // 填充dp数组
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            int value = mines[i - 1][0];
            int weight = mines[i - 1][1];
            for (int w = 1; w <= maxWeight; w++) {
                if (weight <= w) {
                    // 选择当前矿石的情况
                    dp[i][w] = Math.max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - weight] + value);
                } else {
                    // 不选择当前矿石的情况
                    dp[i][w] = dp[i - 1][w];
                }
            }
        }

        // dp[n][maxWeight]就是最大价值
        return dp[n][maxWeight];
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例矿堆数组，每个矿石包含价值和重量
        int[][] mines = {
            {60, 10}, // 矿石1：价值60，重量10
            {100, 20}, // 矿石2：价值100，重量20
            {120, 30} // 矿石3：价值120，重量30
        };
        int maxWeight = 50; // 背包最大承重限制为50

        // 计算最大价值
        int maxValue = findMaxValue(mines, maxWeight);
        System.out.println("最大价值为：" + maxValue);
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个二维数组`dp`来存储状态值，其中`dp[i][w]`表示考虑前`i`个矿石时，在不超过重量限制`w`的情况下能达到的最大价值。通过填充这个二维数组，最终`dp[n][maxWeight]`就存储了我们要找的最大价值。