poj 3624 Charm Bracelet 01背包问题

博客详细介绍了POJ 3624题目的01背包问题,强调了基础的背包问题状态转移方程,并提供了两种不同的解法,一种是常规的二维数组解法,时间复杂度为O(V N),另一种是空间优化后的单维数组解法,时间复杂度不变但空间复杂度降低到O(V)。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接:poj 3624

            这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。
            用子问题定义状态:即F [i, v]表示前i件物品恰放入一个容量为v 的背包可以
            获得的最大价值。则其状态转移方程便是:
            F [i, v] = max{F [i − 1, v], F [i − 1, v − Ci ] + Wi }
            这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生
            出来的。所以有必要将它详细解释一下:“将前i件物品放入容量为v 的背包

                    中”这个子问题,若只考虑第i件物品的策略(放或不放),那么就可以转化
            为一个只和前i − 1件物品相关的问题。如果不放第i件物品,那么问题就转化
            为“前i − 1件物品放入容量为v 的背包中”,价值为F [i − 1, v];如果放第i件物
            品,那么问题就转化为“前i − 1件物品放入剩下的容量为v − Ci 的背包中”,
            此时能获得的最大价值就是F [i − 1, v − Ci ]再加上通过放入第i件物品获得的价
            值 Wi 。
            伪代码如下:
            F [0, 0..V ] = 0
            for i = 1 to N
                  for v = Ci to V
                        F [i, v] = max{F [i − 1, v], F [i − 1, v − Ci ] + Wi }

                    以上方法的时间和空间复杂度均为O(V N ),其中时间复杂度应该已经不能
            再优化了,但空间复杂度却可以优化到O(V )。
            先考虑上面讲的基本思路如何实现,肯定是有一个主循环i = 1..N ,每次
            算出来二维数组F [i, 0..V ]的所有值。那么,如果只用一个数组F [0..V ],能不
            能保证第i次循环结束后F [v]中表示的就是我们定义的状态F [i, v]呢?F [i, v]是
            由F [i − 1, v]和F [i − 1, v − Ci ]两个子问题递推而来,能否保证在推F [i, v]时(也
            即在第i次主循环中推F [v]时)能够取用F [i − 1, v]和F [i − 1, v − Ci ]的值呢?事
            实上,这要求在每次主循环中我们以v = V..0的递减顺序计算F [v],这样才能保
            证推F [v]时F [v − Ci ]保存的是状态F [i − 1, v − Ci] 的值。伪代码如下:
            F [0..V ] = 0
            for i = 1 to N
                  for v = V to Ci
                       F [v] = max{F [v], F [v − Ci ] + Wi }
            其中的F [v] = max{F [v], F [v − Ci ] + Wi }一句,恰就对应于我们原来的转移方
            程,因为现在的F [v − Ci ]就相当于原来的F [i − 1, v − Ci ]。如果将v 的循环顺序
            从上面的逆序改成顺序的话,那么则成了F [i, v]由F [i, v − Ci ]推导得到,与本题
            意不符。
            代码:

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
#define N 3405
using namespace std;
int bag[12900];
int w[N],d[N];
int main(void)
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
	cin>>w[i]>>d[i];
    memset(bag,0,sizeof(bag));
    for(int i=1;i<=n;i++)
	for(int k=m;k>=w[i];k--)
	{
	    if(bag[k-w[i]] + d[i] > bag[k])
		bag[k] = bag[k - w[i]] + d[i];
	}
    cout<<bag[m]<<endl;
    return 0;
}

<think>好的,我需要帮用户查找关于POJ 3624的编程问题或解题思路。首先,我要确认POJ 3624的具体题目内容。POJ是北京大学的在线评测系统,题目编号3624对应的题目应该是“Charm Bracelet”,也就是典型的0-1背包问题。用户可能需要了解如何解决这个问题,或者相关的动态规划方法。 接下来,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]中的代码片段似乎与图的遍历或BFS相关,处理的是节点和队列的操作。这可能与动态规划无关,但不确定是否有其他联系。引用[2]到[4]提到的题目如HDU 3072和POJ 1795是关于图论或字符串处理的,可能与当前问题无关。不过用户的问题明确指向POJ 3624,所以可能需要专注于背包问题的解答。 用户需要解题思路或方法,因此我应该先简要描述题目要求,然后给出解题的关键点,比如动态规划的状态定义、转移方程以及空间优化方法。同时,根据用户之前的引用,可能需要注意代码实现的正确性,比如循环的顺序和数组的初始化。 另外,用户提到的引用[1]中的代码可能有错误,比如使用按位与&而不是逻辑与&&,这可能在条件判断中导致问题。不过,在背包问题的代码中,这类错误不太可能出现,但需要注意代码示例的正确性,避免类似的错误。 接下来,我需要确保回答符合用户的要求,结构清晰,分步骤解释。可能需要包括问题描述、动态规划思路、状态转移方程、代码实现示例以及优化技巧。同时,生成相关问题,帮助用户进一步学习。 最后,检查是否符合系统级指令:使用正确的中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,并确保LaTeX语法正确。例如,状态转移方程可能需要用独立公式,而变量如物品重量和价值用行内公式。</think>关于POJ 3624Charm Bracelet)的编程问题,这是一个典型的**0-1背包问题**。以下是解题思路和实现方法: --- ### 问题描述 给定$N$个物品(每个物品有重量$w_i$和价值$d_i$)和一个容量为$M$的背包,要求选择物品放入背包,使得总重量不超过$M$且总价值最大[^1]。 --- ### 解题思路 #### 1. 动态规划定义状态 - 定义一维数组$dp[j]$,表示背包容量为$j$时的最大价值。 #### 2. 状态转移方程 $$ dp[j] = \max(dp[j], \ dp[j - w_i] + d_i) $$ - **解释**:对每个物品$i$,从后向前遍历容量$j$(从$M$到$w_i$),决定是否选择该物品。 #### 3. 初始化 - $dp[0] = 0$,其他初始化为$-\infty$(若要求恰好装满)或$0$(若允许非满)。 --- ### 代码实现(Python示例) ```python n, m = map(int, input().split()) dp = [0] * (m + 1) for _ in range(n): w, d = map(int, input().split()) for j in range(m, w-1, -1): # 反向遍历避免重复选择 dp[j] = max(dp[j], dp[j - w] + d) print(dp[m]) ``` --- ### 关键点 1. **反向遍历**:确保每个物品只选一次(0-1背包特性)。 2. **空间优化**:将二维DP压缩为一维,时间复杂度$O(NM)$。 3. **输入规模**:题目中$M \leq 12880$,一维数组可满足内存限制[^2]。 --- ### 相关问题 1. **如何区分0-1背包和完全背包问题?** 2. **若要求恰好装满背包,如何调整初始化条件?** 3. **如何优化背包问题的时间复杂度?** 4. **有哪些变种背包问题(如多维费用、分组背包)?** --- 如果需要更详细的推导或其他变种问题分析,可以进一步探讨。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值