EOJ1113 01背包

本文详细解析了01背包问题的经典案例,通过一个具体的物品装箱问题,介绍了如何使用动态规划算法来解决这类问题,并提供了完整的AC代码实现。

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题目:

有一个箱子容量为V(正整数,0≤V≤20000),同时有n个物品(0<n≤30),每个物品有一个体积(正整数)。要求从n个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。

 

Input

 

输入有多组测试数据,第一行一个正整数V,表示箱子的容量

第二行一个数据n表示物品个数。

第三行有n个数据,描述每个物品的体积

 

Output

 

每个输出占一行,输出箱子最后剩下的最小体积

 

Sample Input

 

24 一个整数,表示箱子容量

6 一个整数,表示有n个物品

8 3 12 7 9 7分别表示这n个物品的各自体积

 

Sample Output

 

0 一个整数,表示箱子剩余空间

 

 

hint:汉字是不需要处理的,只是为了描述题目

 

你也可以考虑其他的方法。

 

分析:

简单的01背包模型,一个容量为v的背包,n个物品的价值和重量相等,问题转化为容量为v的背包能装下的最大价值。用dp(i,j)表示考虑了第i个物品后,剩余容量为j的背包能装下的最大价值。对第i个物品有放或不放两种情况,故有转移方程dp(I,j)=max(dp(i-1,j),dp(i-1,j-w[i])+c[i] );还可优化空间负责度,因为对于每一维,dp[][j]总是从dp[][j-w[i]]和dp[][j]推导出来,所以可优化为一维的空间复杂度。有转移方程dp(v)=max(dp(v),dp(v-w[i])+c[i] );

 

 

AC代码:

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstring>

 

using namespace std;

 

int main()

{

    intv,n,w[31]={},dp[200001]={},i,j;

    while(~scanf("%d",&v))

    {

       scanf("%d",&n);

        memset(dp,0,sizeof(dp));

        for(i=0;i<n;++i)

        {

           scanf("%d",&w[i]);

            for(j=v;j>=w[i];--j)

            {

               dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+w[i]);

            }

        }

       printf("%d\n",v-dp[v]);

    }

    return 0;

}

 

### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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