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algorithm/backpack/Backpack_dynamic.java

@@ -4,8 +4,79 @@
  *@date： 2018-7-19 上午11:55:33
  *@author—Email:ljfirst@mail.ustc.edu.cn
  *@description:
+ *1.状态转换方程
+ *2.如何找出所选物品
+ *
+ *扩展：
+ *1.是否还有其他方法？回溯法？分支限界法？贪心？
+ *2.然后可以重复选择呢？
  *@version 1.0
  */
 public class Backpack_dynamic {
 
+	public Backpack_dynamic(Integer[] goodsvalue, Integer[] weight, int packageweight) {
+
+		//价值矩阵，列:背包的重量，行:加入的物品
+		int[][] bestvalue = new int [packageweight + 1][goodsvalue.length + 1];
+
+		//逐层规划,外层循环表示背包重量增加
+		for (int i = 1; i <= packageweight; i++) {
+			//内层循环,遍历物品
+			for (int j = 1; j <= goodsvalue.length; j++) {
+
+				//如果放入值比背包总重量还大，放弃
+				if(weight[j-1] > i){
+					bestvalue[i][j] = bestvalue[i][j - 1];
+				}else{
+					bestvalue[i][j] = bestvalue[i][j - 1] > bestvalue[i - weight[j - 1]][j - 1] + goodsvalue[j - 1] ? 
+							bestvalue[i][j - 1] : bestvalue[i - weight[j - 1]][j - 1] + goodsvalue[j - 1] ;
+				}
+			}
+		}
+
+		//打印矩阵值
+		for (int i = 1; i <= packageweight; i++) {
+			for (int j = 1; j <= goodsvalue.length; j++){
+				if (bestvalue[i][j] < 10) {
+					System.out.print(" " + bestvalue[i][j] + " ");
+				}else{
+					System.out.print(bestvalue[i][j] + " ");
+				}
+			}
+			System.out.println();
+		}
+
+
+		//存放选择的物品
+		int x[] = new int[goodsvalue.length];
+		//背包实际装载重量
+		int real_weight = 0;
+		//找出所选物品
+		int i = packageweight;
+		int j = x.length;
+
+		while(j >= 1 && i >= 1){
+			if(bestvalue[i][j] != bestvalue[i][j - 1]){
+				x[j - 1] = 1;//装入第i个物品
+				i -= weight[j - 1];
+				real_weight += weight[j - 1];
+				j--;
+			}else {
+				x[j - 1] = 0;//不装入第i个物品
+				j--;
+			}
+		}
+
+		System.out.println("背包实际转载重量为："+real_weight);
+		System.out.print("背包最大价值为：");
+		System.out.println(bestvalue[packageweight - 1][goodsvalue.length - 1]);
+		System.out.print("背包包含物品为：");
+
+		//输出选择的物品
+		for(int y = 0;y < x.length; y++){
+			if(x[y] != 0){
+				System.out.print(y+" ");
+			}
+		}
+	}
 }

algorithm/backpack/Package_Test.java

@@ -0,0 +1,21 @@
+package backpack;
+/** 
+ *@author liujun
+ *@date： 2018-9-21 下午08:18:31
+ *@author—Email:ljfirst@mail.ustc.edu.cn
+ *@description:
+ *@version 1.0
+ */
+public class Package_Test {
+
+	public static void main(String[] args) {
+
+		//背包的重量
+		int packageweight = 40;
+		//物品价值、物品重量
+		Integer[] goodsvalue = {6,6,1,5,2,1,1,9,4,9,9,5,4,5,2};
+		Integer[] weight     = {3,8,3,9,4,6,6,3,9,2,9,8,1,9,7,};
+
+		new Backpack_dynamic(goodsvalue, weight, packageweight);
+	}
+}

data_structure/graph/CompleteMultipartiteGraph.java

@@ -47,14 +47,18 @@ public static void main(String[] args) {
 		}
 
 	}
+
+	//找出全相连的点
 	private Map find(int[][] matrix) {
 		// TODO Auto-generated method stub
 
 		int flag = 1;
+		//使用map存放全相连的点
 		Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
-
+		//因为矩阵从1开始存储，所以从1开始遍历
 		for (int i = 1; i < matrix.length; i++) {
 			for (int j = 1; j < matrix[0].length; j++) {
+				//默认自身不检查，其他均相连
 				if (j != i && matrix[i][j] != 1 ) {
 					break;
 				}
@@ -63,11 +67,14 @@ private Map find(int[][] matrix) {
 			if (flag == matrix[0].length) {
 				map.put(i, 1);
 			}
+			//flag在循环时应该被清零
 			flag = 1;
 		}
 
 		return map;
 	}
+
+	//判断剩下元素是否存在关联
 	private boolean judge(int[][] matrix) {
 
 		CompleteMultipartiteGraph m = new CompleteMultipartiteGraph();

dynamic_program/lcs/LCS.java

@@ -4,9 +4,9 @@
 import java.util.List;
 
 /**
- *@author liujun
+ *@author 
  *@date： 2018-7-19 Time：上午10:15:35
- *@author—Email:ljfirst@mail.ustc.edu.cn
+ *@author—Email:@mail.ustc.edu.cn
  *@description:LCS算法，找出两个字符串最大匹配子串。
  *@version 1.0
  */

dynamic_program/lcs/LCS_optimize.java

@@ -1,8 +1,8 @@
 package lcs;
 /** 
- *@author liujun
+ *@author 
  *@date： 2018-7-19 上午10:52:22
- *@author—Email:ljfirst@mail.ustc.edu.cn
+ *@author—Email:@mail.ustc.edu.cn
  *@description:lcs改进算法，只需一行数组即可以获取匹配数最大值，节省了空间，
  *但是无法获取匹配匹配的字符串。
  *@version 1.0