• hihoCoder1043


    #1043 : 完全背包

    时间限制:20000ms
    单点时限:1000ms
    内存限制:256MB

    描述

    且说之前的故事里,小Hi和小Ho费劲心思终于拿到了茫茫多的奖券!而现在,终于到了小Ho领取奖励的时刻了!

    等等,这段故事为何似曾相识?这就要从平行宇宙理论说起了………总而言之,在另一个宇宙中,小Ho面临的问题发生了细微的变化!

    小Ho现在手上有M张奖券,而奖品区有N种奖品,分别标号为1到N,其中第i种奖品需要need(i)张奖券进行兑换,并且可以兑换无数次,为了使得辛苦得到的奖券不白白浪费,小Ho给每件奖品都评了分,其中第i件奖品的评分值为value(i),表示他对这件奖品的喜好值。现在他想知道,凭借他手上的这些奖券,可以换到哪些奖品,使得这些奖品的喜好值之和能够最大。

    提示一: 切,不就是0~1变成了0~K么

    提示二:强迫症患者总是会将状态转移方程优化一遍又一遍

    提示三:同样不要忘了优化空间哦!

    输入

    每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据。

    每组测试数据的第一行为两个正整数N和M,表示奖品的种数,以及小Ho手中的奖券数。

    接下来的n行描述每一行描述一种奖品,其中第i行为两个整数need(i)和value(i),意义如前文所述。

    测试数据保证

    对于100%的数据,N的值不超过500,M的值不超过10^5

    对于100%的数据,need(i)不超过2*10^5, value(i)不超过10^3

    输出

    对于每组测试数据,输出一个整数Ans,表示小Ho可以获得的总喜好值。

    样例输入
    5 1000
    144 990
    487 436
    210 673
    567 58
    1056 897
    样例输出
    5940

    分析:完全背包。dp[i][j]表示在决定前i件物品各取多少件的情况下,
    所用奖券数为j,能获得的最大价值,
    状态转移方程:dp[i][j]=max(dp[i][j-need[i]]+value[i],dp[i-1][j]),(x>=need[i])
    hihoCoder上面讲得很好,不懂的可以去看。

    #include<cstdio>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    int value[501],need[501];
    int dp[501][100010];
    int main()
    {
        int N,M;
        scanf("%d%d",&N,&M);
        for(int i=1;i<=N;i++) scanf("%d%d",&need[i],&value[i]);
        for(int i=1;i<=N;i++)
        {
            for(int j=0;j<=M;j++)
            if(j>=need[i]) 
                dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-need[i]]+value[i]);
            else dp[i][j]=dp[i-1][j];
        }
        printf("%d
    ",dp[N][M]);
        return 0;
    }
    View Code

    空间优化的代码:

    #include<cstdio>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    int value[501],need[501];
    int dp[100010];
    int main()
    {
        int N,M;
        scanf("%d%d",&N,&M);
        for(int i=1;i<=N;i++) scanf("%d%d",&need[i],&value[i]);
        for(int i=1;i<=N;i++)
        {
            for(int j=need[i];j<=M;j++)
                dp[j]=max(dp[j],dp[j-need[i]]+value[i]);
        }
        printf("%d
    ",dp[M]);
        return 0;
    }
    View Code





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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ACRykl/p/8660064.html
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