hdu3466——Proud Merchants——————【01背包排序】
2015-01-28 11:54
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/**
解题思路:明显的01背包,但是这个有一个金额限制,所以不仅仅是01背包,因为转移方程应为
for(int k=0;k<n;k++)
for(int i=V;i>=items[k].q ;i--){
dp[i]=max(dp[i],dp[i-items[k].p]+val);
}
要保证无后效性,需要让dp[i-items[k].p]比dp[i]先算,i最小为items[i].q,所以要将q-p从小到大排序。因为dp过程需要对前面阶段的结果做进一步处理,所以前一阶段处理过的结果后一阶段要能够利用,且每一阶段得到的结果都应该是该阶段的最优解,即结果的最后子解。q-p即加入当前物品时遍历背包容量时不会更新的宽度,区间[items[i].q,items[i].p]不会被更新。在第一次加入物品时,需要最初得到一个最宽的合法更新的区间,则q-p最小的即为我们要最先加入的该物品,所以按q-p从小到大排序。
*/
/**
背包具有一个重要的性质就是无后效性,最优子结构性。
无后效性:即下一时刻的状态只与当前状态有关,而和当
前状态之前的状态无关,当前的状态是对以往决策的总结。
*/
解题思路:明显的01背包,但是这个有一个金额限制,所以不仅仅是01背包,因为转移方程应为
for(int k=0;k<n;k++)
for(int i=V;i>=items[k].q ;i--){
dp[i]=max(dp[i],dp[i-items[k].p]+val);
}
要保证无后效性,需要让dp[i-items[k].p]比dp[i]先算,i最小为items[i].q,所以要将q-p从小到大排序。因为dp过程需要对前面阶段的结果做进一步处理,所以前一阶段处理过的结果后一阶段要能够利用,且每一阶段得到的结果都应该是该阶段的最优解,即结果的最后子解。q-p即加入当前物品时遍历背包容量时不会更新的宽度,区间[items[i].q,items[i].p]不会被更新。在第一次加入物品时,需要最初得到一个最宽的合法更新的区间,则q-p最小的即为我们要最先加入的该物品,所以按q-p从小到大排序。
*/
/**
背包具有一个重要的性质就是无后效性,最优子结构性。
无后效性:即下一时刻的状态只与当前状态有关,而和当
前状态之前的状态无关,当前的状态是对以往决策的总结。
*/
/** 背包具有一个重要的性质就是无后效性,最优子结构性。 无后效性:即下一时刻的状态只与当前状态有关,而和当 前状态之前的状态无关,当前的状态是对以往决策的总结。 */ #include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<string.h> using namespace std; const int MAXN=5050; int dp[MAXN]; int n,V; struct things{ int value; int q; int p; }items[550]; bool cmp(things a,things b){ return (a.q-a.p)<(b.q-b.p); } void Zero_One_Pack(int pri,int cost,int val){ for(int i=V;i>=cost ;i--){ dp[i]=max(dp[i],dp[i-pri]+val); } } int main(){ while(scanf("%d%d",&n,&V)!=EOF){ memset(dp,0,sizeof(dp)); for(int i=0;i<n;i++){ scanf("%d%d%d",&items[i].p,&items[i].q,&items[i].value); } sort(items,items+n,cmp); for(int i=0;i<n;i++){ Zero_One_Pack(items[i].p,items[i].q,items[i].value); } printf("%d\n",dp[V]); } return 0; }
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