基础
完全背包问题：
如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包。
如果求排列数就是外层for遍历背包，内层for循环遍历物品。
刷题
- 零钱兑换
动规五部曲：
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确定dp数组含义 ： 当总和为j，最少有dp[j]个硬币兑换
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确定dp数组递推公式: dp[j] = min(dp[j], dp[j-coins[i]]+1)
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确定dp数组初始化 dp[0] = 0 由于递推公式是取最小值，dp数组的非零下标值是math.MaxInt32
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确定dp数组遍历顺序 先物品后背包 与 先背包后物品 都可以，因为不涉及排列和组合
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打印dp数组
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完全平方数
思路和上一题一样
优化：
dp数组初始化可以初始化为[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6...], 因为完全平方数有1，就不需要math.MaxInt32了，直接从物品2*2 开始遍历
dp[i*i]直接赋值为1，1就是最小的
- 单词拆分
动规五部曲：
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确定dp数组含义 j 是s的长度（背包） dp[j] 为是否可以拼凑出s[0:j+1] bool类型
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确定dp数组递推公式 if wordDict[i] == s[j-物品长度：j] dp[j] = dp[j-物品长度]
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确定dp数组初始化 dp[0] = true. 其他是false
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确定dp数组的遍历顺序 排列，先遍历背包再遍历物品
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打印dp数组
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携带矿石资源
多重背包
有N种物品和一个容量为V 的背包。第i种物品最多有Mi件可用，每件耗费的空间是Ci ，价值是Wi 。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的耗费的空间 总和不超过背包容量，且价值总和最大。
这个是多重背包问题，和01背包很像，每件物品最多有Mi件可用，把Mi件摊开，其实就是一个01背包问题了。
总结
math.MaxInt32 // 32位int最大值
背包问题总结
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