ch 5e07多重背包

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第三百零五篇 计算机系统中的各类运算操作01 编号类型领域运算操作运算类型算法算法的详细设计及数学分析参数列表及参数的数值设计应用场景 (100+条)集合运算​1集合运算关系代数并集 (Union)集合运算归并排序去重合并两个集合,去除重复元素。时间复杂度 O(n+m),n,m为两集合大小。输入:集合A, B。输出:A∪B。数据集成、多表结果合并、去重后的全量数据提取。2集合运算关系代数交集 (Intersection)集合运算哈希交集找出同时属于两个集合的元素。平均时间复杂度 O(min(n,m)),最坏 O(n*m)。输入:集合A, B。输出:A∩ 阅读详情

严重感觉二进制和单调队列的耗时差别不大(自我安慰)

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

#define INF 0x3f3f3f3f
#define IMAX 2147483646
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define uint unsigned int

using namespace::std;

int a[8],f[250000],len, num,mul;
int main() {
	while (scanf("%d%d%d%d%d%d", a + 1, a + 2, a + 3, a + 4, a + 5, a + 6)) {
		memset(f, 0, sizeof(f));
		len = 0;
		for (int i = 1; i <= 6; i++)len += i * a[i];
		if (len == 0)break;
		if (len % 2) {
			printf("Can't\n");
			continue;
		}
		f[0] = 1;
		for (int i = 1; i <= 6; i++) {
			num = a[i];
			for (int k = 1; num > 0; k <<= 1) {
				mul = min(k, num);
				for (int j = len; j >= i * mul; j--) 
					f[j] |= f[j - i * mul];
				num -= mul;
			}
		}
		if (f[len / 2])printf("Can\n");
		else printf("Can't\n");
	}

	return 0;
}

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第二十篇 计算机体系架构 系列二 约束条件01 编号类型领域子领域问题问题的数学分析算法逐步推理思考的数学表达式及参数列表及约束方程组及参数列表及边界条件及范围关联知识1计算架构计算机体系结构指令集架构 (ISA)ISCA(指令集计算机架构)的性能分析与优化采用经典执行时间模型与Amdahl定律,结合指令级并行(ILP)和流水线效率,建立包含指令计数、CPI、时钟周期的数学关系。考虑存储层次与分支预测的影响,引入概率论与排队论分析延迟。1. 执行时间 T=N⋅CPI⋅tclk​。 阅读详情

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poj 2836 + 一些关于dp的新看法

对于一般的dp(除了数位dp),在思考状态转移方程的时候,一般有两种思路。 用过去的最优解推当前的最优解 用当前的最优解去推未来的最优解 具体用01背包来演示一下 第一种 for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = v; j >= 0; j--) dp[v] = max(dp[v], dp[v - c[i]] + w[i]); ...

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poj 1038 三进制状态压缩dp

跟1185思路一样,不过内存限制比较严格,需要用滚动数组 #include <cstdio> #include <iostream> #include <iomanip> #include <string> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <queue> #include <set> #include <vector> #include &

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poj 3709 斜率优化

状态定义很简单, 然后经过一堆花里胡哨的运算,就可以算出方程 f[j]-sum[j]+a[j+1]*j = a[j+1]*i-sum[i]+f[i] 设 y(j) = f[j]-sum[j]+a[j+1]*j 然后经过一堆花里胡哨的证明就可以发现y(j), i, sum[i]都是单增的,然后就可以找出斜率优化的两个条件之一, 更优解比较 (y(q[l + 1]) - y(q[l])) <=i * (a[q[l + 1] + 1] - a[q[l] + 1]) (通过解方程:f[i] (从q[l+1]

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FawkesLi
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