动态规划(多重背包问题+二进制优化)

news2024/11/16 12:01:00

引言

多重背包,相对于01背包来说,多重背包是每个物品会有相应的个数,最多可以选那么多个,因而对于朴素多重背包,需要在01背包的基础上,再加一层物品的循环

朴素多重背包例题

P2347 [NOIP1996 提高组] 砝码称重

题意,就是说有六种砝码每种砝码有自己的个数,问你能达到的重量搭配是多少

题解:标准的多重背包,我们可以用dp[ j ]去表示 j 重量能否达到,如果能达到就是1,如果不能打达到就是0,最后遍历一遍dp数组去判断有多少个1即可

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[7];
int w[7]={0,1,2,3,5,10,20};
int dp[1050];

int main()
{
	for(int i=1;i<=6;i++)
	cin>>a[i];
	dp[0]=1;
	for(int i=1;i<=6;i++)
	{
		for(int j=1050;j>=0;j--)
		{
			
			for(int k=0;k<=a[i];k++)//遍历第i个物品选的个数
			{
				if(dp[j]==1)
				{
					dp[j+k*w[i]]=1;
				}
			}
		}
	}
	int sum=0;
	for(int i=1;i<=1000;i++)
	if(dp[i]!=0)
	sum++;
	cout<<"Total="<<sum;
	return 0;
}

 P6771 [USACO05MAR] Space Elevator 太空电梯

题意,就是说给你n中方块,每个方块有自己的高度,和最大搭建的限制(在某个高度以后不能用这种方块),还有方块的数量

思路:这是一个变式,我们需要将其组装成一个结构体,然后对a数组进行排序,从小到大进行排序,然后进行多重背包即可

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
struct node{
	int h;
	int limit;
	int num;
}a[405];
int dp[40005];//能否达到高度为j,能达到为1,不能为0

bool cmp(node a,node b)
{
	return a.limit<b.limit;
}

int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	cin>>a[i].h>>a[i].limit>>a[i].num;
	dp[0]=1;
	sort(a+1,a+1+n,cmp);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=a[i].limit;j>=0;j--)
		{
			for(int k=0;k<=a[i].num&&j+k*a[i].h<=a[i].limit;k++)
			{
				if(dp[j]==1)
				{
					dp[j+k*a[i].h]=1;
				}
			}
		}
	}
	for(int i=a[n].limit;i>=0;i--)
	{
		if(dp[i]==1)
		{
			cout<<i;
			return 0;
		}
	}
	return 0;
} 

 P5365 [SNOI2017] 英雄联盟

 题意:有n个英雄,每个英雄有k个皮肤,对于一个英雄的所有皮肤都是一个价格c,但是我又想要m中搭配,正常的求法是算出m个搭配至少要多少钱,但是这题m的数据太大了,只能通过对于一定的钱,其搭配数是多少

思路:dp数组表示的是对于j元,总共有多少的搭配数,然后判断这个搭配数是否大于m从前向后遍历,找到第一个大于m种搭配的位置,那个下标就是最小花费

//英雄联盟 
//这题皮肤搭配数量太大了,肯定不能当数组,要换成j个q币能搞得最大皮肤搭配 
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
int n,m;
int num[135];
int w[135];
int dp[270005];
signed main()
{
	cin>>n>>m;
	int sum=0;//计算总金额 
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>num[i];
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>w[i];
		sum+=num[i]*w[i];
	}
	dp[0]=1;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=sum;j>=0;j--)
		{
			for(int k=0;k<=num[i]&&k*w[i]<=j;k++)
			{
				dp[j]=max(dp[j],dp[j-k*w[i]]*k);
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=sum;i++)
	{
		if(dp[i]>=m)
		{
			cout<<i;
			return 0;
		}
	}
	return 0;
}

二进制优化

用到的是二进制拆分思想

比如说对于50这个数,我们用二进制拆分可以分为 1,2,4,8,16,19,这五个数,我们这五个数搭配可以组成50以内的所有自然数,所以我们二进制优化也是通过拆分每个物品的个数从而降低时间复杂度,从而形成完全的01背包问题

二进制优化例题

P1776 宝物筛选

一看这道题,如果用正常的多重背包,时间复杂度为100*40000*100000肯定会爆数据的,所以我们要用二进制优化,将时间复杂度变为4e6*log2(100000),这样就大大降低的时间的复杂度

将物品数量进行二进制拆分

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
int n,m;
int v[1405];
int w[1405];
int dp[40005];

signed main()
{
	cin>>n>>m;
	int vv,ww,mm;
	int cnt=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>vv>>ww>>mm;
		for(int j=1;j<=mm;j<<=1)
		{
			cnt++;
			v[cnt]=j*vv;
			w[cnt]=j*ww;
			mm-=j;
		}
		if(mm)
		{
			cnt++;
			v[cnt]=mm*vv;
			w[cnt]=mm*ww;
		}
	}
	for(int i=1;i<=cnt;i++)
	{
		for(int j=m;j>=w[i];j--)
		{
			dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]);
		}
	}
	cout<<dp[m];
	return 0;
}

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1812706.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【Affine / Perspective Transformation】

文章目录 仿射变换介绍仿射变换 python 实现——cv2.warpAffine透视变换透视变换 python 实现——cv2.warpPerspective牛刀小试各类变换的区别与联系仿射变换和单应性矩阵透视变换和单应性矩阵 仿射变换介绍 仿射变换&#xff08;Affine Transformation&#xff09;&#xff0…

【话题】评价GPT-4o:从革命性技术到未来挑战

大家好&#xff0c;我是全栈小5&#xff0c;欢迎阅读小5的系列文章&#xff0c;这是《话题》系列文章 目录 引言技术原理应用领域实际案例优势挑战局限性未来展望文章推荐 引言 在人工智能领域&#xff0c;自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;技术的进步一直是推动技术革…

odoo15升级odoo16遇到的问题及解决过程

odoo15升级odoo16遇到的问题 PyMuPDF 档案管理整理时,从15升级16出现如下错误: File "f:\od162306\dms\dmssp\models\shenqb.py", line 136, in doc_fj_pdf doc.SaveAs(ftem, FileFormat=17) # input_file.replace(".docx", ".pdf") F…

鸿蒙开发文件管理:【@ohos.environment (目录环境能力)】

目录环境能力 该模块提供环境目录能力&#xff0c;获取内存存储根目录、公共文件根目录的JS接口。 说明&#xff1a; 本模块首批接口从API version 8开始支持。后续版本的新增接口&#xff0c;采用上角标单独标记接口的起始版本。本模块接口为系统接口&#xff0c;三方应用不支…

Pythone 程序打包成 exe

1.安装pyinstaller # 安装 pip install pyinstaller # 查看版本 pyinstaller -v2.更新pyinstaller 版本 # 更新 pip install --upgrade pyinstaller # 查看版本 pyinstaller -v3.切换到 py文件所在目录 #切换到.py所在的目录 E: cd cd E:\x-svn_x-local\04PythoneProjects\A…

滴滴出行 大数据研发实习生【继任】

大数据研发实习生JD 职位描述 1、负责滴滴核心业务的数据建设&#xff0c;设计并打造适应滴滴一站式出行平台业务特点的数仓体系。 2、负责抽象核心业务流程&#xff0c;沉淀业务通用分析框架&#xff0c;开发数仓中间层和数据应用产品。 3、负责不断完善数据治理体系&#xff…

远程链接服务 ssh

① 指定用户身份登录 ssh root10.36.105.100 ssh jim10.36.105.100 ② 不登陆远程执行命令 ssh root10.36.105.100 ls /opt ③ 远程拷贝 scp -r // 拷贝目录 -p // 指定端口 将本地文件拷贝给远程主机 scp -r /opt/test1 10.36.105.100:/tmp/// 将本…

使用 ML.NET CLI 自动进行模型训练

ML.NET CLI 可为 .NET 开发人员自动生成模型。 若要单独使用 ML.NET API(不使用 ML.NET AutoML CLI),需要选择训练程序(针对特定任务的机器学习算法的实现),以及要应用到数据的数据转换集(特征工程)。 每个数据集的最佳管道各不相同,从所有选择中选择最佳算法增加了复…

轻兔推荐 —— NeatDownloadManager

via&#xff1a;轻兔推荐 - https://app.lighttools.net/ 简介 NeatDownloadManager简称NDM&#xff0c;跟IDM同样出名的网络下载器&#xff0c;安装对应的浏览器器扩展后&#xff0c;可接管浏览器下载 - 软件体积非常小&#xff0c;Windows版900KB&#xff0c;很难想象当今的…

UE5 渲染性能优化 学习笔记

主要考虑三个点&#xff1a; 1、灯光 2、半透明物体 3、后处理 1、Game&#xff1a;CPU对游戏代码的处理工作 2、Draw&#xff1a;CPU为GPU准备数据所做的工作 3、GPU Time&#xff1a;就是GPU所渲染需要花的时间 UE5的命令行指令 里面说明了某个指令有什么用处 以及启动…

隐私计算(1)数据可信流通

目录 1. 数据可信流通体系 2. 信任的基石 3.数据流通中的不可信风险 可信链条的级联失效&#xff0c;以至于崩塌 4.数据内循环与外循环&#xff1a;传统数据安全的信任基础 4.1内循环 4.2外循环 5. 技术信任 6. 密态计算 7.技术信任 7.1可信数字身份 7.2 使用权跨域…

【大数据·hadoop】项目实践:IDEA实现WordCount词频统计项目

一、环境准备 1.1&#xff1a;在ubuntu上安装idea 我们知道&#xff0c;在hdfs分布式系统中&#xff0c;MapReduce这部分程序是需要用户自己开发&#xff0c;我们在ubuntu上安装idea也是为了开发wordcount所需的Map和Reduce程序&#xff0c;最后打包&#xff0c;上传到hdfs上…

贷款业务——LPR、APR、IRR

文章目录 LPR&#xff08;Loan Prime Rate&#xff09;贷款市场报价利率APR&#xff08;Annual Percentage Rate&#xff09;年化百分比利率IRR&#xff08;Internal Rate of Return&#xff09;内部收益率 LPR、APR 和 IRR 是三个不同的金融术语&#xff0c;LPR 是一种市场利率…

Catia装配体零件复制

先选中要复制的零件 然后选中复制到的父节点才可以。 否则 另外一种方法是多实例化

【C++】继承|切片|菱形继承|虚继承

目录 ​编辑 一.什么是继承 三大特性 继承的语法 访问控制 继承的总结 二.继承的作用域 三.切片 四. 派生类的默认成员函数 构造函数 析构函数 拷贝构造 赋值运算符重载 五.单继承和多继承 单继承 多继承 菱形继承 解决方式 六.虚继承 一.什么是继承 C中的…

Excel最基本的常用函数

最基本最常用的函数&#xff0c;掌握了可以解决大部分问题。 (笔记模板由python脚本于2024年06月11日 19:05:56创建&#xff0c;本篇笔记适合熟悉excel的coder翻阅) 【学习的细节是欢悦的历程】 Python 官网&#xff1a;https://www.python.org/ Free&#xff1a;大咖免费“圣…

linux用户态操作GPIO首先需要export导出

在使用系统调用来实现 GPIO&#xff08;通用输入输出端口&#xff09;的输入输出操作时&#xff0c;同样需要先通过 export 属性文件来导出 GPIO&#xff0c;这是因为 Linux 内核对 GPIO 的管理和访问机制决定了这一点。 以下是具体原因&#xff1a; 内核设备模型&#xff1a…

加密解密工具免费分享12款,最新文件加密软件排行榜已出炉!

2024年&#xff0c;信息技术的快速发展让我们步入了一个数字化的时代&#xff0c;数据的交换和存储变得异常频繁和庞大。与此同时&#xff0c;数据泄露和盗窃的风险也日益增加&#xff0c;让人们对数据/文件/文件夹传输过程中的安全产生了更深刻的理解和关注。因此&#xff0c;…

vue-cli 快速入门

vue-cli &#xff08;目前向Vite发展&#xff09; 介绍&#xff1a;Vue-cli 是Vue官方提供一个脚手架&#xff0c;用于快速生成一个Vue的项目模板。 Vue-cli提供了如下功能&#xff1a; 统一的目录结构 本地调试 热部署 单元测试 集成打包上线 依赖环境&#xff1a;NodeJ…

成功解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0

成功解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0 &#x1f6e0;️ 成功解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0摘要引言正文内容&#xff08;详细介绍&#xff09;&#x1f914; 错误分析&#xff1a;为什么会发生IndexError&…