acwing 908

acwing 908 是一个ACM题目，全称为 "背包问题"。它是一个经典的动态规划问题，通常被用来教授动态规划的初学者。该问题的具体描述如下：给定一个背包容量和一系列物品，每个物品有一个重量和一个价值。要求在不超过背包容量的前提下，选择若干个物品放入背包，使得这些物品的总价值最大。你可以重复选择每个物品，但每个物品的总重量不能超过背包容量。

如果您对这个问题还有其他的疑问，或者您需要了解更多的动态规划相关知识，请告诉我，我会为您提供帮助！

相关问题

ACWing1049

根据引用\[1\]和引用\[2\]的代码，这是一个动态规划问题。问题描述为阿福想要在不惊动警察的情况下，洗劫一条街上的店铺，每家店铺中都有一些现金。阿福只能同时洗劫两家相邻的店铺，否则会触发报警系统。阿福想知道，在这种情况下，他今晚最多可以得到多少现金。

根据引用\[2\]的代码，动态规划的思路是定义一个数组f，其中f\[i\]表示只偷窃前i个店铺的情况下所能得到的最大现金。初始条件为f\[0\]=0和f\[1\]=a\[1\]，其中a\[1\]是第一个店铺的现金。然后根据状态转移方程f\[i\] = max{f\[i-1\], a\[i\] + f\[i-2\]}，计算出f\[n\]，即为阿福今晚最多可以得到的现金。

根据引用\[1\]的代码，可以看到在每次循环中，dp\[i\]\[0\]表示不偷窃第i家店铺的最大现金，dp\[i\]\[1\]表示偷窃第i家店铺的最大现金。根据状态转移方程dp\[i\]\[0\] = max{dp\[i-1\]\[0\], dp\[i-1\]\[1\]}和dp\[i\]\[1\] = dp\[i-1\]\[0\] + a\[i\]，计算出dp\[n\]\[0\]和dp\[n\]\[1\]，然后取其中较大的值作为阿福今晚最多可以得到的现金。

综上所述，根据引用\[2\]的代码，阿福今晚最多可以得到的现金为f\[n\]，根据引用\[1\]的代码，阿福今晚最多可以得到的现金为max(dp\[n\]\[0\], dp\[n\]\[1\])。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AcWing 1049. 大盗阿福](https://blog.csdn.net/qq_43254375/article/details/104605407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【ACWing】1049. 大盗阿福](https://blog.csdn.net/qq_46105170/article/details/114259818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

acwing 1114

引用:这道题的代码虽然AC了，但确实存在一些需要优化的地方。由于数据范围较小，所以这种暴力DFS的解法可以通过。但是，可以考虑使用一些剪枝策略来提高算法的效率，例如尽早排除无效的状态，减少不必要的递归等。此外，还可以考虑使用动态规划或其他更高效的算法来解决这个问题。

引用:这段代码使用DFS的思想来解决八皇后问题，并且对其进行了一些改动以适应特定的题目要求。其中，通过维护一个数组col[]来记录每一列是否有棋子，通过判断a[x][y]是否为'.'来判断当前位置是否可放置棋子，通过变量k来记录棋子的剩余数量。这种解法在解决一些类似的问题时是有效的。但是需要注意的是，该代码的可读性较差，建议对代码进行注释和优化。