首选创建一个输入操作
然后在输入映射中添加，shift是向上飞，ctrl是向下飞
进入人物蓝图中编写逻辑，变量HaveJatpack默认true，Thrust为0
最后
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- 10-25代码随想录算法训练营第46期Day37,38,39,41-而m 和 n相当于是一个背包，两个维度的背包。 理解成多重背包的同学主要是把m和n混淆为物品了，感觉这是不同数量的物品，所以以为是多重背包。 但本题其实是01背包问题！ 只不过这个背包有两个维度，一个是m 一个是n，而不同长度的字符串就是不同大小的待装物品。 开始动规五部曲： 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j]：最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小为dp[i][j]。 确定递推公式 dp[i][j] 可以由前一个strs里的字符串推导出来，strs里的字符串有zeroNum个0，oneNum个1。 dp[i][j] 就可以是 dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1。 然后我们在遍历的过程中，取dp[i][j]的最大值。 所以递推公式：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1); 此时大家可以回想一下01背包的递推公式：dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); 对比一下就会发现，字符串的zeroNum和oneNum相当于物品的重量（weight[i]），字符串本身的个数相当于物品的价值（value[i]）。 这就是一个典型的01背包！ 只不过物品的重量有了两个维度而已。 dp数组如何初始化 01背包的dp数组初始化为0就可以。 因为物品价值不会是负数，初始为0，保证递推的时候dp[i][j]不会被初始值覆盖。 确定遍历顺序 01背包一定是外层for循环遍历物品，内层for循环遍历背包容量 那么本题也是，物品就是strs里的字符串，背包容量就是题目描述中的m和n。（相当于之前的一维dp，采用了滚动数组) 倒序遍历是为了保证物品i只被放入一次！。但如果一旦正序遍历了，那么物品0就会被重复加入多次！ 那么问题又来了，为什么二维dp数组遍历的时候不用倒序呢？
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