HDU 1114 Piggy-Bank(完全背包问题)

本文详细介绍了解决完全背包问题的一种方法,特别关注于寻找最小代价来恰好填满背包的情形。通过调整传统的状态转移方程,使用Min函数替代Max函数,并正确初始化dp数组,最终实现了有效的解决方案。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1114

思路:

       此题的解法是完全背包的问题,但是要注意的几点:

     (1)求的是最小的代价,与以往的题目求最大的代价不同,但是只要把状态转移方程中的Max函数改成Min函数就OK;

     (2)因为题目是要求最小的代价的同时,而且要保证恰好装满背包,所以初始化dp[]数组时,除了dp[0]=0外;

其它的dp[]值都要初始化无穷大(inf=0x3f3f3f3f);

     (3)最后输出的判断,看下面代码的处的注释;

      AC代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
int dp[10005],c[505],w[505];
int V;
void CompletePack(int c,int w)
{
     int v;
	 for(v=c;v<=V;v++)
		 if(dp[v]>dp[v-c]+w)
			 dp[v]=dp[v-c]+w;
}
int main()
{
	int T;
	int E,F;
	int n;
	int i;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
	    scanf("%d%d",&E,&F);
		scanf("%d",&n);
		for(i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d%d",&w[i],&c[i]);
		V=F-E;
        memset(dp,inf,sizeof(dp));
		dp[0]=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
			CompletePack(c[i],w[i]);
		 if(dp[V]==inf)printf("This is impossible.\n");/*当dp[V]=inf时,表明无法将物品组合起来装满背包,其值仍然为初始值*/
		   else printf("The minimum amount of money in the piggy-bank is %d.\n",dp[V]);
	}
    return 0;
}


 

 

### HDU 1443 约瑟夫问题解析 #### 题目描述 题目涉及的是经典的约瑟夫环问题的一个变种。给定一个整数 \( k \),表示有 \( k \) 个好人和 \( k \) 个坏人,总共 \( 2k \) 个人围成一圈。编号从 1 到 \( 2k \),其中前 \( k \) 个为好人,后 \( k \) 个为坏人。目标是在不杀死任何好人的前提下,找到可以先消灭所有坏人的最小步数 \( n \)[^5]。 #### 解题思路 为了确保在杀掉第一个好人之前能将所有的坏人都清除,可以通过模拟约瑟夫环的过程来寻找符合条件的最小步数 \( n \)。一种有效的方法是利用动态规划的思想逐步缩小范围直到找到最优解。对于较大的 \( k \),由于数值较大可能导致计算复杂度增加,因此需要考虑算法效率并进行适当优化[^1]。 #### Python 实现代码 下面提供了一个基于Python编写的解决方案: ```python def josephus(k): m = 2 * k def find_min_n(m, start=1): for n in range(1, m + 1): pos = (start + n - 2) % m + 1 if all((pos - i) % m > k or (pos - i) % m == 0 for i in range(n)): return n raise ValueError("No solution found") min_n = None for good_start in range(1, k + 1): try: current_min = find_min_n(m=m, start=good_start) if not min_n or current_min < min_n: min_n = current_min except ValueError as e: continue return min_n if __name__ == "__main__": test_cases = [int(input()) for _ in range(int(input()))] results = [] for case in test_cases: result = josephus(case) print(result) ``` 此段代码实现了上述提到的逻辑,并且能够处理多个测试案例。需要注意的是,在实际应用中可能还需要进一步调整参数以及边界条件以适应不同情况下的需求[^5]。
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