knapsack-problem
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动态规划背包 K-精确项目
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约束背包无重量
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为什么 unordered_map 的执行速度比 look-ups 的二维向量慢 100 倍？
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在给定 R 中的某些约束条件下计算最佳行集
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背包的变体
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背包算法限于N元解
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knapsack() 向量长度问题
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确定是否可以用 N 个面额找零，每个面额只使用一次并且最多使用 k 个硬币
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找到最窄间隔的算法，其中 m 将覆盖一组数字
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资源优化：使用背包、蛮力或任何其他方法中的哪一个？
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查找背包中带了哪些物品
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解决旅行商背包绑定的策略
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限制背包解决方案中每个项目的数量
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具有多个约束的组合优化
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01 扭结背包
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使用动态规划找到其和最接近给定数字 M 的数字子集
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动态规划计算子集和（背包）中子集解的个数
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Java 组合优化
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从 python 中的列表中获取可能总和的最有效方法
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重复背包算法