dynamic-programming - 0/1 最低成本的背包

Question

名家0/1背包问题的重点是在给定的 Weight (W) 中获得最大成本/值(value).

上面的代码是这样的::

n = cost_array / weight_array size
INIT :: fill 0th col and 0th row with value 0
for (int i=1; i<=n; i++) {
            for (int j=1; j<=W; j++) {
                if (weight[i-1] <= j) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - weight[i-1]] + cost[i-1]);
                }else {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j];
                }
            }
        }

回答::dp[n][W]
新问题 ::所以，这里我们计算的是最大成本/值(value)。但是如果我想找到最小成本/值(value)怎么办(它仍然只是有界背包)。

我认为问题归结为我如何做 INIT上面的步骤。在循环中，我认为它会保持不变，唯一的区别是 Math.max成为Math.min
我试过 INIT步入 Infinity , 0等，但无法构建迭代解决方案。
我们怎么可能做到这一点？

Answer 1

@radovix 提到的写作答案

将每个权重转换为负数并编写相同的算法。