int main() { int n; cin >> n; int arr[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> arr[i]; }的错误怎么改

这段代码的错误是定义数组时使用了变量n，而n的值是运行时输入的，所以无法在编译时确定数组的大小。

可以使用动态内存分配来解决这个问题，例如：

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    int* arr = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> arr[i];
    }
    // 使用完数组后需要手动释放内存
    delete[] arr;
    return 0;
}

或者使用std::vector来代替数组，std::vector可以动态增长，无需手动释放内存，例如：

#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    int n;
    std::cin >> n;
    std::vector<int> arr(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        std::cin >> arr[i];
    }
    // 不需要手动释放内存
    return 0;
}

相关问题

#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int w[21]={0}; int v[21]={0}; int flag[21]={0}; int arr[21][1024]={0}; int main() { int n=0,c=0; cin>>n>>c; for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>w[i]; } for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>v[i]; } for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=c;j++) { if(j>=w[i]) { arr[i][j]=max(arr[i-1][j],arr[i-1][j-w[i]]+v[i]); } else arr[i][j]=arr[i-1][j]; } } cout<<arr[n][c]<<endl; int h=n,g=c; while(h>=1) { if(arr[h][g]==arr[h-1][g])flag[h]=0; else { flag[h]=1; g=g-w[h]; } h--; } for(int i=1;i<=n;i++) { cout<<flag[i]; } return 0; }解释这段动态规划求解01背包问题代码的过程

这段代码实现了动态规划求解 01 背包问题。下面是代码的详细解释：

1. 定义了 3 个数组：w 存储物品的重量，v 存储物品的价值，flag 存储物品是否被选中，其中下标从 1 开始。

int w[21]={0};
int v[21]={0};
int flag[21]={0};

2. 定义了一个二维数组 arr，用于存储动态规划的结果，arr[i][j] 表示在前 i 个物品中，背包容量为 j 时的最大价值。

int arr[21][1024]={0};

3. 读入了背包的容量 c 和物品的个数 n，以及每个物品的重量和价值。

cin>>n>>c;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
    cin>>w[i];
}
for(int i=1;i<=n;i++)
{
    cin>>v[i];
}

4. 用双重循环对每个状态进行计算，并存储在 arr 数组中。若当前背包容量大于等于第 i 个物品的重量，则可以选择放入，计算放入和不放入的最大价值，取二者的较大值；反之，不放入这个物品，则背包的容量和价值不变。

for(int i=1;i<=n;i++)
{
    for(int j=1;j<=c;j++)
    {
        if(j>=w[i])
        {
            arr[i][j]=max(arr[i-1][j],arr[i-1][j-w[i]]+v[i]);
        }
        else arr[i][j]=arr[i-1][j];
    }
}

5. 输出所得的最大价值。

cout<<arr[n][c]<<endl;

6. 通过倒推得到每个物品是否被选中。从最后一个物品开始，如果选择了第 i 个物品，则在背包容量减去第 i 个物品的重量后，继续考虑前 i-1 个物品的最优解；否则，继续考虑前 i-1 个物品的最优解。

int h=n,g=c;
while(h>=1)
{
    if(arr[h][g]==arr[h-1][g])flag[h]=0;
    else
    {
        flag[h]=1;
        g=g-w[h];
    }
    h--;
}

7. 输出每个物品是否被选中的结果。

for(int i=1;i<=n;i++)
{
    cout<<flag[i];
}

总的来说，这段代码实现了动态规划求解 01 背包问题的基本过程，包括状态的定义、状态转移方程的推导、结果的存储和输出等。

#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int w[21]={0}; int v[21]={0}; int flag[21]={0}; int arr[21][1024]={0}; int main() { int n=0,c=0; cin>>n>>c; for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>w[i]; } for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>v[i]; } for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=c;j++) { if(j>=w[i]) { arr[i][j]=max(arr[i-1][j],arr[i-1][j-w[i]]+v[i]); } else arr[i][j]=arr[i-1][j]; } } cout<<arr[n][c]<<endl; int h=n,g=c; while(h>=1) { if(arr[h][g]==arr[h-1][g])flag[h]=0; else { flag[h]=1; g=g-w[h]; } h--; } for(int i=1;i<=n;i++) { cout<<flag[i]; } return 0; }分步骤分析这段动态规划求解01背包问题代码的算法思路

这段代码是用动态规划求解01背包问题的算法。下面是代码的分步骤算法思路：

1. 定义3个数组：w数组表示每个物品的重量，v数组表示每个物品的价值，flag数组表示是否选择该物品。

2. 定义一个二维数组arr，arr[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时所能获得的最大价值。

3. 初始化arr数组：当背包容量为0时，所能获得的最大价值为0；当物品数量为0时，所能获得的最大价值也为0。

4. 使用循环嵌套遍历每个物品和每个背包容量，判断是否选择该物品：如果当前背包容量大于等于该物品重量，可以选择该物品，此时所能获得的最大价值为arr[i-1][j-w[i]]+v[i]（即不选择该物品时的最大价值加上选择该物品时的价值），否则不能选择该物品，所能获得的最大价值为arr[i-1][j]（即不选择该物品时的最大价值）。

5. 最终所能获得的最大价值为arr[n][c]（即在前n个物品中，背包容量为c时所能获得的最大价值）。

6. 通过计算，得出选择的物品：从最后一个物品开始，判断是否选择该物品：如果arr[h][g]==arr[h-1][g]，则说明没有选择该物品；如果arr[h][g]!=arr[h-1][g]，则说明选择了该物品，将其标记为1，同时背包容量减去该物品的重量。

7. 输出flag数组，表示选择的物品。

整个算法的时间复杂度为O(n*c)，即遍历n个物品和c个背包容量。