题意:背包重量为F-E,有N种硬币,价值为Pi,重量为Wi,硬币个数enough(无穷多个),问若要将背包完全塞满,最少需要多少钱,若塞不满输出“This is impossible.”。
分析:完全背包。
(1)构造二维数组:
dp[i][j]---背包重量为j时,前i种物品可得到的最大价值。
dp[i][j]=max{dp[i-1][j-k*W[i]]+k*P[i]|0<=k*W[i]<=F-E}
(2)构造滚动数组:(一维)
dp[j]---背包重量为j时,当前状态可得到的最大价值。
dp[j] = max(dp[j], dp[j - W[i]] + P[i]);(顺序枚举0~F-E)
原因:很显然,由于当前物品无穷多个,所以dp[j]的更新依赖于当前物品的dp[j - W[i]]的更新。
例如,背包重量为10。对于第一个物品,重量为3,价值为5,则dp[3]=5,而更新dp[6]时,dp[6]=max(dp[6],dp[6-3]+5)=10,已更新过的dp[3]相当于取一件第一个物品,因此dp[6]只需转移dp[3]的即可达到取两件第一个物品的目的。
对于本题,求最小值,因此dp[j] = min(dp[j], dp[j - W[i]] + P[i]);
又因背包要完全塞满,因此dp[0] = 0;这样可保证只有能将当前背包完全塞满的重量才可被更新为非INF。
还是上述例子,在研究装入第一件物品时,当更新dp[4]时,因为重量为3,显然只装第一件物品是塞不满重量为4的背包,所以dp[4]暂时不能被更新。
#include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cctype> #include<cmath> #include<iostream> #include<sstream> #include<iterator> #include<algorithm> #include<string> #include<vector> #include<set> #include<map> #include<stack> #include<deque> #include<queue> #include<list> #define lowbit(x) (x & (-x)) const double eps = 1e-8; inline int dcmp(double a, double b){ if(fabs(a - b) < eps) return 0; return a > b ? 1 : -1; } typedef long long LL; typedef unsigned long long ULL; const int INT_INF = 0x3f3f3f3f; const int INT_M_INF = 0x7f7f7f7f; const LL LL_INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f; const LL LL_M_INF = 0x7f7f7f7f7f7f7f7f; const int dr[] = {0, 0, -1, 1, -1, -1, 1, 1}; const int dc[] = {-1, 1, 0, 0, -1, 1, -1, 1}; const int MOD = 1e9 + 7; const double pi = acos(-1.0); const int MAXN = 500 + 10; const int MAXT = 10000 + 10; using namespace std; int P[MAXN], W[MAXN], dp[MAXT]; int main(){ int T; scanf("%d", &T); while(T--){ int E, F; scanf("%d%d", &E, &F); int w = F - E; int N; scanf("%d", &N); for(int i = 0; i < N; ++i){ scanf("%d%d", &P[i], &W[i]); } memset(dp, INT_INF, sizeof dp); dp[0] = 0; for(int i = 0; i < N; ++i){ for(int j = W[i]; j <= w; ++j){ dp[j] = min(dp[j], dp[j - W[i]] + P[i]); } } if(dp[w] == INT_INF) printf("This is impossible. "); else printf("The minimum amount of money in the piggy-bank is %d. ", dp[w]); } return 0; }