Loading docs/dp/knapsack.md +1 −1 Original line number Diff line number Diff line Loading @@ -150,7 +150,7 @@ $$ 显然,通过上述拆分方式,可以表示任意 $\le k_i$ 个物品的等效选择方式。将每种物品按照上述方式拆分后,使用 0-1 背包的方法解决即可。 时间复杂度 $O(W\sum_{i=1}^n\log(k_i+1))$ 时间复杂度 $O(W\sum_{i=1}^n\log_2k_i)$ ??? 二进制分组代码 ```cpp Loading mkdocs.yml +0 −1 Original line number Diff line number Diff line Loading @@ -144,7 +144,6 @@ nav: - 计数 DP: dp/count.md - 动态 DP: dp/dynamic.md - DP 优化: - 二进制分组解多重背包: dp/opt/binary-knapsack.md - 单调队列/单调栈优化: dp/opt/monotonous-queue-stack.md - 斜率优化: dp/opt/slope.md - 四边形不等式优化: dp/opt/quadrangle.md Loading Loading
docs/dp/knapsack.md +1 −1 Original line number Diff line number Diff line Loading @@ -150,7 +150,7 @@ $$ 显然,通过上述拆分方式,可以表示任意 $\le k_i$ 个物品的等效选择方式。将每种物品按照上述方式拆分后,使用 0-1 背包的方法解决即可。 时间复杂度 $O(W\sum_{i=1}^n\log(k_i+1))$ 时间复杂度 $O(W\sum_{i=1}^n\log_2k_i)$ ??? 二进制分组代码 ```cpp Loading
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