采药 （C++代码）
摘要：解题思路:采药问题01背包有相通之处，基本上就是01的动态规划思想注意事项:参考代码:#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std……
采药-题解(Java代码)
```javaimportjava.util.Scanner;publicclass动态规划问题{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);intmax=sc.nextInt();//能够用来采药的时间intn
采药 （C语言代码）
解题思路:这个题充分考察了算法的能力，实际上就是01背包的一个非常简单的变形，如果可以我建议先百度一下01背包，再来看这个问题就会容易的多了。运用到的知识：多维数组，递归（知道为什么不好做了吧(￣▽￣)"注意事项:一定要注意数组的范围！！！题主就是在这个非常平常的地方栽了跟头。
采药-动态规划题解(C语言代码)
一看到题就发现这是动态规划，题目要求最大获利之类的时候也一般想到动态规划，动态规划的题就是用空间换取时间，建立一个表存储需要重复计算的自问题，表的最后一项的值就是我们要求的最优值。动态规划的题先分析需要求的最大值是什么，这道题是价值的最大值，而子问题就是草药种类以及时间量两方面不同情况下的最优解。
采药-题解(C/C++)分治法思路
|方法|内容||------------|------------||分治法|通俗讲，是利用函数递归调用计算了每一种可能的结果（常见应用于二分查找）||动态规划法|||简单的贪心算法不适用此题，因为没说时间一定要用完。分治法：
摘要：解题思路:注意事项:参考代码:#include<stdio.h>
#include<algorithm>
int main()
{
int T,M;
scanf("%d ……
采药-题解(C语言代码)DP规划 值得参考
摘要：DP（动态）规划的精髓就是把复杂的问题分解成若个个具有最优解的子问题并通过每个子问题的最优解退出大问题的最优解。是解决背包问题的常用方法哟。
其中的#define max(a,b) a>b?a:……
采药-题解(Python代码)
**代码如下：**defdp(alltime,count,costtime,value):hang,lie=[0]*(alltime+1),[0]*(alltime+1)#hang动态规划图的行，lie动态规划图的列foriinrange(count):forjinrange(alltime+1):i
优质题解
1100: 采药（背包问题）
摘要：解题思路:属于背包问题，用动态规划的思想求解。核心计算公式：t时间内考虑m个草药并且选择“采”的价值，计算公式为：（t - 第m个草药的耗时）时间内考虑（m - 1）个草药的最有解 + 第m个草药的价……
采药 （C++代码）
摘要：解题思路:01背包问题 本质是建一个 药的序号和时间 的二维数组 写入每一个元素时都分为采与不采这个药 这两种情况得到总价值的最优解就是本元素的值 由于写入一个元素是需要用到前面的元素,故次数组……