#单调队列优化的多重背包
##Decription
给定N种物品和一个容量为M的背包,每种物品都有三个属性:价值wiw_iwi、体积viv_ivi、个数cic_ici
目标:选择若干个物品装入背包,使其容量和不超过M,并最大化价值和
##Solution 1
设fi,jf_{i,j}fi,j表示考虑前iii种物品,装入容量为jjj的背包获得的最大价值
状态转移方程如下:
fi,j=max{fi−1,j−kvi+kwi} (k∈[1,jvi])f_{i,j}=max\{f_{i-1,j-kv_i}+kw_i\} (k\in[1,\frac{j}{v_i}])fi,j=max{fi−1,j−kvi+kwi} (k∈[1,vij])
直接枚举i,j,ki,j,ki,j,k的话,时间复杂度应该是O(nmci‾)O(nm\overline{c_i})O(nmci)
##Solution2##
观察方程
fi,j=fi−1,j−kvi+kwi(k∈[0,jvi])f_{i,j}=f_{i-1,j-kv_i}+kw_i(k\in[0,\frac{j}{v_i}])fi,j=fi−1,j−kvi+kwi(k∈[0,vij])
为了方便看,我们令fjf_jfj表示原来的fi,jf_{i,j}fi,j,gjg_jgj表示fi−1,jf_{i-1,j}fi−1,j,vvv表示viv_ivi,www表示wiw_iwi,ccc表示cic_ici
于是得到
fj=max{gj−kv+kw} (k∈[0,jvi])f_j=max\{g_{j-kv}+kw\} (k\in[0,\frac{j}{v_i}])fj=max{gj−kv+kw} (k∈[0,vij])
接下来是最关键的一步
似乎没什么头绪,但我们发现一个性质,就是gig_igi只会被用来更新fi+kvf_{i+kv}fi+kv。举个栗子,比如当v=3v=3v=3时有1→4→7→...1→4→7→...1→4→7→...,其中箭头表示能够更新。我们这样将1到m分组后,假设分出来是是这样的{1,4,7,10,…}{2,5,8,11,…}{3,6,9,12…}。如果我们按照模vvv的余数分组的话,分出vvv组来,而各组都是一个等差数列,且公差都等于v,每组之间的转移互相不影响\color{red}{每组之间的转移互相不影响}每组之间的转移互相不影响。
于是我们就把每一组“抖”出来,单独研究它 的转移。比如我们只研究{2,5,8,11,…}这一组,其通项公式为ja=av+2j_a=av+2ja=av+2,其中a∈Za\in Za∈Z,那么
fav+2=max{gav+2−kv+kw}f_{av+2}=max\{g_{av+2-kv}+kw\}fav+2=max{gav+2−kv+kw}
这样枚举a的话,实际上决策区间就是连续的了,那么问题就变成动态维护最大值,显然用单调队列就好了(单调队列不再啰嗦,感兴趣者可以去看我的sliding window那篇文章)。
这里有个小问题,当我们的a增加1的时候,原来的kwkwkw应该对应变成(k+1)w,这个直接设一个d,每次a增加时就给d加上w,表示整个队列里的元素都加了w,调用队列中元素时q[l]+d就表示真实值,入队的时候就直接减去一个d就行了
综上,时间复杂度优化到O(nm)O(nm)O(nm)
##Problems##
hdu 2191,不加优化就能过
CodeVS 5429,必须用单调队列优化(题目卡log)
##Code
这是hdu2191
//多重背包 单调队列优化
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define maxn 1100
#define maxm 1100
using namespace std;
int N, M, p[maxn], h[maxn], c[maxn], qw[maxm], qn[maxm], f[maxn][maxm];
void input()
{
int i, j;
scanf("%d%d",&M,&N);
for(i=1;i<=N;i++)scanf("%d%d%d",p+i,h+i,c+i);
}
void dp(int *f, int *g, int prize, int height, int c)
{
int l=1, r=1, d=0, k, a, b, mini;
for(b=0;b<prize;b++)
{
l=1,r=1,qw[r]=g[b],qn[r++]=b;
for(a=0,d=0;a+b<=M;a+=prize,d+=height)
{
while(qw[r-1]+d<=g[a+b] and l<r)r--;
qw[r]=g[a+b]-d,qn[r++]=a+b;
mini=max(0,a+b-prize*c);
while(qn[l]<mini)l++;
f[a+b]=qw[l]+d;
}
}
}
int main()
{
int C, i, j;
scanf("%d",&C);
while(C--)
{
input();
for(i=1;i<=N;i++)dp(f[i],f[i-1],p[i],h[i],c[i]);
printf("%d\n",f[N][M]);
}
return 0;
}
这是CodeVS 5429
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define maxn 7010
#define maxm 7010
using namespace std;
int N, M, p[maxn], h[maxn], c[maxn], qw[maxm], qn[maxm], f[2][maxm];
void input()
{
int i, j;
scanf("%d%d",&N,&M);
for(i=1;i<=N;i++)scanf("%d%d%d",p+i,h+i,c+i);
}
void dp(int *f, int *g, int prize, int height, int c)
{
int l=1, r=1, d=0, k, a, b, mini;
for(b=0;b<prize;b++)
{
l=1,r=1,qw[r]=g[b],qn[r++]=b;
for(a=0,d=0;a+b<=M;a+=prize,d+=height)
{
while(qw[r-1]+d<=g[a+b] and l<r)r--;
qw[r]=g[a+b]-d,qn[r++]=a+b;
mini=max(0,a+b-prize*c);
while(qn[l]<mini)l++;
f[a+b]=qw[l]+d;
}
}
}
int main()
{
int i, j;
input();
for(i=1;i<=N;i++)dp(f[i&1],f[~i&1],p[i],h[i],c[i]);
printf("%d\n",f[N&1][M]);
return 0;
}

本文介绍了如何使用单调队列优化解决01多重背包问题,通过状态转移方程分析,将问题转化为动态维护最大值,从而将时间复杂度优化到O(nm),并提供了相关题目实例。
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