商店购物 题解

USACO-Section 3.3 Shopping Offers (DP) 很开心能够一眼看出来是五维DP,但是实现起来的确有点麻烦 首先是不确定是否会有要购买的物品之外的其他物品,其次是编号如何对应 看了别人的代码后确定套餐内的物品均在购物清单内,可以用下标代表物品数量的物品的编号,可以避免dp时搜索以使下标对应商品编号 觉得初始化和dp过程应该分开,即使初始化放在dp过程中会减少代码量 /* 阅读详情

商店购物

题目描述

在商店中,每一种商品都有一个价格(用整数表示)。例如,一朵花的价格是 2 zorkmids (z),而一个花瓶的价格是 5z 。为了吸引更多的顾客,商店举行了促销活动。 促销活动把一个或多个商品组合起来降价销售,例如: 三朵花的价格是 5z 而不是 6z, 两个花瓶和一朵花的价格是 10z 而不是 12z。 编写一个程序,计算顾客购买一定商品的花费,尽量利用优惠使花费最少。尽管有时候添加其他商品可以获得更少的花费,但是你不能这么做。 对于上面的商品信息,购买三朵花和两个花瓶的最少花费是:以优惠价购买两个花瓶和一朵花(10z),以原价购买两朵花(4z)。

输入格式

第一行 优惠商品的种类数(0 <= s <= 99)。
第二行…第s+1 行 每一行都用几个整数来表示一种优惠方式。第一个整数 n (1 <= n <= 5),表示这种优惠方式由 n 种商品组成。后面 n 对整数 c 和 k 表示 k (1 <= k <= 5)个编号为 c (1 <= c <= 999)的商品共同构成这种优惠,最后的整数 p 表示这种优惠的优惠价(1 <= p <= 9999)。优惠价总是比原价低。
第 s+2 行 这一行有一个整数 b (0 <= b <= 5),表示需要购买 b 种不同的商品。
第 s+3 行…第 s+b+2 行 这 b 行中的每一行包括三个整数:c ,k 和 p 。c 表示唯一的商品编号(1 <= c <= 999),k 表示需要购买的 c 商品的数量(1 <= k <= 5)。p 表示 c 商品的原价(1 <= p <= 999)。
最多购买 5*5=25 个商品。

输出格式

只有一行,输出一个整数:购买这些物品的最低价格。

输入样例

2
1 7 3 5
2 7 1 8 2 10
2
7 3 2
8 2 5

输出样例

14

提示

样例说明:
有2种商品。
第一种优惠套餐:买3个7号商品是5元;第二种优惠套餐:买1个7号商品和2个8号商品是10元。
买3个7号商品,2个8号商品,单买7号商品是2元,单买8号商品是5元。
最少花费的方案是:选第二种套餐后,再单独购买2个7号商品,总花费是14元。

把组合在一起有优惠的物品当做一个物品算。而且注意到物品数目很小

设dp[i][j][k][l][m]dp[i][j][k][l][m]dp[i][j][k][l][m]表示第一个商品的数目为i,第二个商品的数目为j,第三个商品的数目k,第四个商品的数目l,第二个商品的数目为m,为对于的最小花费,然后背包转移即可。

背包转移:dp[i][j][k][l][m]=min(dp[i][j][k][l][m],dp[i−a[i].num[1]][j−a[i].num[2]][k−a[i].num[3]][l−a[i].num[4]][m−a[i].num[5]]+a[i].p);dp[i][j][k][l][m] = min(dp[i][j][k][l][m], dp[i - a[i].num[1]][j- a[i].num[2]][k - a[i].num[3]][l - a[i].num[4]][m - a[i].num[5]] + a[i].p);dp[i][j][k][l][m]=min(dp[i][j][k][l][m],dp[i−a[i].num[1]]

动态规划题目 动态规划 实验目的:理解动态规划的基本思想,理解动态规划算法的两个基本要素最优子结构性质和子问题的重叠性质。熟练掌握典型的动态规划问题。掌握动态规划思想分析问题的一般方法,对较简单的问题能正确分析,设计出动态规划算法,并能快速编程实现。 实验内容:编程实现讲过的例题:最长公共子序列问题、矩阵连乘问题、凸多边形最优三角剖分问题、电路布线问题等。本实验中的问题,设计出算法并编程实现。 习题 1. 最长 阅读详情

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codeboy7
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