越狱计划之背包初步--多重背包

本文深入探讨了多重背包问题,通过具体实例介绍了如何将其转化为01背包问题进行求解,并提供了详细的算法实现步骤与代码示例。

/*下午继续阅读了dd大神发布背包九讲之中的完全和多重背包,收获很大,讲解了由01背包变化延伸至完全背包和多重背包的重要基本思想
    和状态更改的由来。和01背包不同,完全背包和多重背包都可以转化为01背包思考。感谢dd大神为众多ACMer提供整理这珍贵的资料。*/

  从多重背包开始,多重背包囊括前面两种背包的状态。基础问题为:

          有 N 种物品和一个容量为 V 的背包。第 i 种物品最多有 n[i] 件可用,每件费用是 c[i] ,价值是 w[i] 。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.

         基本解决算法这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题的方程略微一改即可,因为对于第 i 种物品有 n[i]+1 种策略:取 0 件,取 1 件 . . . 取 n[i] 件。令 dp[i][v] 表示前 i 种物品恰放入一个容量为 v 的背包的最大权值,则有状态转移方程:

                         dp[i][v] = max{dp[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]} (0<=k<=n[i])

         用POJ1129做一下解题报告顺便理清一下我自己的思路

                                                                                             Cash Machine

Description

A Bank plans to install a machine for cash withdrawal. The machine is able to deliver appropriate @ bills for a requested cash amount. The machine uses exactly N distinct bill denominations, say Dk, k=1,N, and for each denomination Dk the machine has a supply of nk bills. For example,

N=3, n1=10, D1=100, n2=4, D2=50, n3=5, D3=10

means the machine has a supply of 10 bills of @100 each, 4 bills of @50 each, and 5 bills of @10 each.

Call cash the requested amount of cash the machine should deliver and write a program that computes the maximum amount of cash less than or equal to cash that can be effectively delivered according to the available bill supply of the machine.

Notes:
@ is the symbol of the currency delivered by the machine. For instance, @ may stand for dollar, euro, pound etc.

Input

The program input is from standard input. Each data set in the input stands for a particular transaction and has the format:

cash N n1 D1 n2 D2 ... nN DN

where 0 <= cash <= 100000 is the amount of cash requested, 0 <=N <= 10 is the number of bill denominations and 0 <= nk <= 1000 is the number of available bills for the Dk denomination, 1 <= Dk <= 1000, k=1,N. White spaces can occur freely between the numbers in the input. The input data are correct.

Output

For each set of data the program prints the result to the standard output on a separate line as shown in the examples below.

Sample Input

735 3  4 125  6 5  3 350
633 4  500 30  6 100  1 5  0 1
735 0
0 3  10 100  10 50  10 10

Sample Output

735
630
0
0

Hint

The first data set designates a transaction where the amount of cash requested is @735. The machine contains 3 bill denominations: 4 bills of @125, 6 bills of @5, and 3 bills of @350. The machine can deliver the exact amount of requested cash.

In the second case the bill supply of the machine does not fit the exact amount of cash requested. The maximum cash that can be delivered is @630. Notice that there can be several possibilities to combine the bills in the machine for matching the delivered cash.

In the third case the machine is empty and no cash is delivered. In the fourth case the amount of cash requested is @0 and, therefore, the machine delivers no cash.

Source


题目大意: 有N种货币,每种货币的数量和价值是确定的,求怎样用这N种货币组合出max(x)<=cash.

问题思考: 货币的种类上限,每种货币的数量上限,为经典多重背包问题。


此时我们需要将基本的思路进行优化,优化思路及方法:

将第 i 种物品分成若干件物品,其中每件物品有一个系数,这件物品的费用和价值均是原来的费用和价值乘以这个系数。使这些系数分别为1,2,4,. . . ,2^(k−1) ,n[i] − 2^k + 1 ,且 k 是满足 n[i] − 2^k + 1 > 0 的最大整数。例如,如果 n[i] 为 13 ,就将这种物品分成系数分别为 1,2,4,6 的四件物品。

给出背包九讲中多重背包的伪代码:

MultiplePack(cost, weight, amount)
 if cost × amount >= V
    then 
       CompletePack(cost, weight)
        return
 int k <- 1 while k < amount
    do
     ZeroOnePack(k × cost, k × weight)
     amount ← amount − k
    k ← k × 2
ZeroOnePack(amount × cost, amount × weight)

所以根据伪代码,可以得到这道题目的解题思路及代码如下:

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>

using namespace std;

const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int M = 100001;

int n,v,dp[M];
struct node
{
    int n,c;//n:物品数量 c:单个物品价值
}N[11];

void ZeroOnePack(int c)//01背包
{
    for(int i=v;i>=c;i--)
    {
        if(dp[i] < dp[i-c]+c)
            dp[i] = dp[i-c] + c;
    }
}
void CompletePack(int c)//完全背包
{
    for(int i=c;i<=v;i++)
    {
        if(dp[i] < dp[i-c]+c)
            dp[i] = dp[i-c]+c;
    }
}
void MultiplePack(int c,int ant)//多重背包
{
    if(c * ant >= v)
    {
        CompletePack(c);
    }
    else
    {
        int k = 1;
        while(k < ant)
        {
            ZeroOnePack(c * k);
            ant-=k;
            k*=2;
        }
        ZeroOnePack(c*ant);
    }
}

int main()
{
    while(~scanf("%d %d",&v,&n))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d %d",&N[i].n,&N[i].c);
        }
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            MultiplePack(N[i].c,N[i].n);
        }
        printf("%d\n",dp[v]);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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