【DP】分组背包

Description

有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。这些物品被划分为若干组,每组中的物品互相冲突,最多选一件。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。

Input

第一行:三个整数,v(背包容量,v<=200),n(物品数量,n<=30)和t(最大组号,t<=10);
第2…n+1行:每行三个整数wi,ci,p,表示每个物品的重量、价值、所属组号。

Output

仅一行,一个数,表示最大总价值。

Sample Input

10 6 3
2 1 1
3 3 1
4 8 2
6 9 2
2 8 3
3 9 3

Sample Output

20

思路

f [ j ] f[j] f[j]表示花费价值为j时能取得的最大权值.
动态转移方程:
f [ j ] = m a x ( f [ j ] , f [ j − v [ i ] [ k ] ] + c [ i ] [ k ] ) f[j]=max(f[j],f[j-v[i][k]]+c[i][k]) f[j]=max(f[j],f[jv[i][k]]+c[i][k])
其中v表示所耗费代价,c表示所取得的价值。
其实和01背包很像。

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int m,n,t,v[201][201],c[201][201];
int x,y,h,b[201],f[201];
int main()
{
	scanf("%d%d%d",&m,&n,&t);
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&h);
		v[h][++b[h]]=x;//b[h]表示h组的个数
		c[h][b[h]]=y;
	}
	for (int i=1;i<=t;i++)//枚举组
	 for (int j=m;j>=1;j--)//枚举重量
	  for (int k=1;k<=b[i];k++)//枚举当前组的个数
	   if (j>=v[i][k])//判断
	    f[j]=max(f[j],f[j-v[i][k]]+c[i][k]);//动态转移方程
	printf("%d",f[m]);
	return 0;
}


懒癌发作,不太想作图。
请见谅。

### 三级标题:分组背包问题概述 分组背包问题是动态规划中的一种变种问题,它要求在有限的容量下,从多个物品组中选择物品以最大化价值。每组物品中只能选择一个物品。解决这类问题通常需要使用二维动态规划数组来记录状态。 ### 三级标题:分组背包问题的动态规划实现 解决分组背包问题的基本思路是通过动态规划来实现。首先初始化一个二维数组`dp`,其中`dp[i][j]`表示从前`i`组中选择物品装入容量为`j`的背包所能得到的最大价值。对于每一组物品,需要遍历所有可能的背包容量,并且对于每一个物品,决定是否将其放入背包中。 下面是一个简化的分组背包问题的动态规划实现示例: ```cpp // 假设groups是物品的分组列表,每个分组包含若干物品的重量和价值 // T是背包的总容量 // n是物品的总数量 // 初始化dp数组 int dp[T+1] = {0}; // 遍历每个分组 for (auto group : groups) { // 对于分组中的每个物品,进行0/1背包处理 for (int j = T; j >= 0; j--) { for (auto item : group) { if (j >= item.weight) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - item.weight] + item.value); } } } } ``` ### 三级标题:分组背包问题的优化 在实际应用中,为了节省空间,可以将二维数组优化为一维数组。这是因为每次更新`dp`数组时,只需要前一次的状态。因此,可以使用一维数组`dp`来进行状态转移,并且在处理每个分组时,需要逆序遍历背包的容量,以确保每组物品的选择不会相互干扰。 ### 三级标题:分组背包问题的应用 分组背包问题可以应用于多种场景,例如资源分配、投资组合优化等。在这些场景中,可能需要考虑每组至少选择一个物品、每组恰好选择一个物品或者混合类型的分组背包问题。这些问题可以通过调整动态规划的状态转移方程来解决。 ### 三级标题:分组背包问题的变种 分组背包问题的变种包括但不限于以下几种情况: - 每组至少选择一个物品。 - 每组恰好选择一个物品。 - 混合分组背包问题,其中包含不同类型的物品组,如0/1背包、至多1个的分组背包、至少1个的分组背包等。 - 结合数论的分组背包问题,这可能涉及到更复杂的数学计算。 ### 三级标题:分组背包问题的总结 分组背包问题是一个经典的动态规划问题,它要求在有限的条件下做出最优的选择。通过合理的设计状态转移方程,可以有效地解决这类问题。此外,分组背包问题还可以与其他数学概念相结合,形成更加复杂的问题模型。 ### 三级标题:分组背包相关题集整理 在实际的编程竞赛和算法练习中,分组背包问题经常出现。例如洛谷上的题目P1757“通天之分组背包”,就是一个典型的分组背包问题,可以通过上述的动态规划方法来解决。
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