문제
풀이
이미 다룬 적 있는 알고리즘이다.
0/1 Knapsack Problem - Dynamic Programming (tistory.com)
중요한것은 i 번째 물건을 가방에 넣는 경우, 안넣는 경우 중 값어치가 최대가 되는 것을 계속 고르면 된다는 것이다.
N,K = map(int,input().split())
W = [0]
V = [0]
for _ in range(N):
w,v = map(int,input().split())
W.append(w)
V.append(v)
dp = [[0]*(K+1) for _ in range(N+1)]
for i in range(1,N+1):
for j in range(1,K+1):
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-W[i]]+V[i]) if j >= W[i] else dp[i-1][j]
print(dp[N][K])
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