01背包问题总结
一 问题描述：
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
所谓01背包，表示每一个物品只有一个，要么装入，要么不装入。
二 解决方案：
考虑使用dp问题 求解，定义一个递归式 opt[i][v] 表示前i个物品，在背包容量大小为v的情况下，最大的装载量。
opt[i][v] = max(opt[i-1][v] , opt[i-1][v-c[i]] + w[i])
解释如下：
opt[i-1][v] 表示第i件物品不装入背包中，而opt[i-1][v-c[i]] + w[i] 表示第i件物品装入背包中。
花费如下：
时间复杂度为o(V * T) ，空间复杂度为o(V * T) 。 时间复杂度已经无法优化，但是空间复杂度则可以进行优化。
但必须将V 递减的方式进行遍历，即V.......0 的方式进行。
三 初始化：
（1）若要求背包必须放满，则初始如下：
f[0] = 0 , f[1...V]表示-INF。表示当容积为0时，只接受一个容积为0的物品入包。
（2）若要求背包可以空下，则初始化如下：
f[0...V] = 0 ，表示任意容积的背包都有一个有效解即为0。
具体解释如下：
初始化的f数组事实上就是在没有任何物品可以放入背包时的合法状态。
如果要求背包恰好装满，那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0的nothing“恰好装满”，
其它容量的背包均没有合法的解，属于未定义的状态，它们的值就都应该是-∞了。
如果背包并非必须被装满，那么任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”，
这个解的价值为0，所以初始时状态的值也就全部为0了。
四 代码如下：