【蓝桥杯C++】砝码称重

这篇博客探讨了如何使用动态规划解决背包问题。作者详细解释了动态规划的状态表示和状态计算,特别是状态转移方程。代码示例展示了如何实现这一算法,通过遍历所有可能的重量组合来找出解。

        

 1、思路怎么想?

竟然是背包问题,

(1)动态规划,分为状态表示和状态计算,

 

 (2)状态表示:

集合:从前i件物品中选,且总体积是j的所有方案的集合,

维护的属性是:是否非空,(bool f[i , j])

f[i , j]表示:从前i件物品中选,且总体积是j的方案是否存在,

(3)状态计算:

集合的划分,f[i , j]

将第i件物品按,不选(不放天平上)、选+w[i](表示放天平左边)、选-w[i](表示放天平右边)来不重不漏的划分,

不选:不选第i件物品,等价于从前i-1件物品中选且总重量为j的所有选法的集合,即 f[i - 1 , j]

选+w[i]:曲线救国,每个数减去w[i] , 等价于从前i-1件物品中选且总重量为j - w[i]的所有选法的集合,即f[i - 1 , j - w[i]]

选-w[i]:曲线救国,每个数加上w[i] , 等价于从前i-1件物品中选且总重量为j + w[i]的所有选法的集合,即f[i - 1 , j + w[i]]

所以状态转移方程是:

f[i][j] = f[i][i - 1] + f[i - 1][j - w[i]] + f[i - 1][j + w[i]];

(4)答案:

遍历从前n件中选,且总重量是从1~m的所有可能重量,

2、代码怎么写?

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cmath>
 
using namespace std;

const int N = 110 , M = 200010;

int n , m;
int w[N];
bool f[N][M];

int main()
{
	scanf("%d", &n);
	for(int i = 1 ; i <= n ; i++) scanf("%d", &w[i]) , m += w[i];
	
	f[0][0] = true;//第一件物品加入
	for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
		for(int j = 0 ; j <= m ; j++)
			f[i][j] = f[i-1][j] + f[i-1][abs(j - w[i])] + f[i-1][j + w[i]];
			// -m和m的本质是一样的 故使用绝对值  
	
	int res = 0;
	for(int i = 1 ; i <= m ; i++)
		if(f[n][i])
			res ++;
			
	printf("%d", res);
	return 0;	
}

### 蓝桥杯砝码称重问题的C++解法 #### 问题描述 砝码称重问题是经典的动态规划或状态转移问题之一。给定一组不同重量的砝码,目标是计算可以组合出的不同总重量的数量。 以下是基于动态规划的思想实现的一个完整的解决方案: --- #### 动态规划思路解析 该问题可以通过二维布尔数组 `f[i][j]` 来表示前 `i` 个砝码能否组成重量 `j` 的情况。具体来说: - 如果第 `i` 个砝码不参与,则继承上一个状态:`f[i][j] = f[i - 1][j]`; - 如果第 `i` 个砝码放在左侧托盘,则考虑减少其重量的情况:`f[i][j] |= f[i - 1][abs(j - w[i])]`; - 如果第 `i` 个砝码放在右侧托盘,则增加其重量:`f[i][j] |= f[i - 1][j + w[i]]`. 最终统计所有可能的正整数重量即可得出答案[^2]。 --- #### 完整代码实现 以下是一个标准的 C++ 实现方案: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int N = 110, M = 2e5 + 10; bool f[N][M]; int w[N]; int main() { int n; cin >> n; // 输入砝码数量 int m = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> w[i]; // 输入每个砝码的重量 m += w[i]; // 计算最大可能重量 } // 初始化 dp 数组 f[0][0] = true; // 填充 dp 表格 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 0; j <= m; ++j) { f[i][j] = f[i - 1][j]; // 不选当前砝码的状态 if (j >= w[i]) // 放入右侧托盘 f[i][j] |= f[i - 1][j - w[i]]; if (j + w[i] <= m) // 放入左侧托盘 f[i][j] |= f[i - 1][j + w[i]]; } } // 统计可组成的正整数重量数目 int ans = 0; for (int i = 1; i <= m; ++i) { if (f[n][i]) ans++; } cout << ans << endl; // 输出结果 return 0; } ``` 上述代码通过三维压缩的方式实现了动态规划表填充过程,并利用布尔变量记录每种重量的可能性。 --- #### 关键点说明 1. **初始化条件**: 初始状态下只有当没有任何砝码时能够构成零重量,即 `f[0][0] = true`. 2. **状态转移方程**: 对于每一个砝码,分别处理三种可能性(忽略、加入右盘、加入左盘),并更新对应位置的状态。 3. **边界控制**: 防止越界访问,在调整索引时需注意权重范围约束. ---
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