多重背包问题 II(二进制优化)

Unity PSD分层导入插件ps2d原理与实战指南 PSD作为UI设计主流源文件,其图层结构、混合模式、文字矢量属性等核心语义在传统引擎导入中普遍丢失,导致设计还原度低、多语言适配难、运行时不可控。ps2d通过深度解析PSD二进制规范,将图层映射为GameObject树、文字转为TextMeshPro可编辑组件、形状生成矢量Mesh、蒙版与图层样式编译为定制Shader,实现设计意图的精准程序化表达。该方案显著提升UI开发效率,支撑高保真还原、动态修改、分辨率自适应及运行时热重载等工程需求,是Unity中连接设计师与程序员的关键工作流中枢。 阅读详情

有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。

第 i 种物品最多有 si件,每件体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。

输入格式

第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。

接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。

提示:

本题考查多重背包的二进制优化方法。

输入样例

4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2

输出样例:

10
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e6 + 1;
int dp[N];
int n,m;
struct node{
	int v;
	int w;
}; 

vector<node> a;

int main()
{
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1;i <= n;i ++){
		int v,w,s;
		cin >> v >> w >> s;
		for(int k = 1;k <= s;k *= 2){
			s -= k;
			a.push_back({k*v,k*w});
		}
		if(s > 0)
			a.push_back({s*v,s*w});
	}
	for(int i = 0;i < a.size();i ++)
		for(int j = m;j >= a[i].v;j--)
			dp[j] = max(dp[j],dp[j - a[i].v] + a[i].w);
	cout << dp[m] << endl; 
	return 0;
}

Ubuntu登录界面黑屏?手把手教你排查和修复LightDM启动失败(附debug命令详解) 本文详细介绍了Ubuntu系统中LightDM(Light Display Manager)启动失败导致登录界面黑屏的排查与修复方法。通过系统状态检查、调试模式分析、常见故障解决方案及高级调试技巧,帮助用户快速定位并解决LightDM相关问题,恢复正常的图形登录环境。 阅读详情

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多重背包问题 II

题目 有N种物品和一个容量是V的背包。 第i种物品最多有si 件,每件体积是vi,价值是wi。 求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,V 用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。 接下来有N行,每行三个整数vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第ii种物品的体积、价值和数量。 ...

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AcWing 5:多重背包问题 II ← 二进制优化

本题中,每种物品最多 2000 件。依据二进制优化的思想,可将 2000 分解为 2000=1+2+4+…+2^9+C,即每种物品最多拆分成 11 堆。又由于题目给出的物品种数的上限为 1000,因此二进制优化后最多有 11×1000 堆物品(也即多重背包二进制优化后对应的物品总数)。

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AcWing 5. 多重背包问题 II【背包问题】【动态规划】【二进制优化】

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AcWing 多重背包问题 II(多重背包二进制优化)

有N种物品和一个容量是V的背包。 第i种物品最多有si件,每件体积是vi,价值是wi。 求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,V用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。 接下来有N行,每行三个整数vi,wi,si用空格隔开,分别表示第i种物品的体积、价值和数量。 输出格式 ...

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5. 多重背包问题 II 【用二进制优化】

有NN种物品和一个容量是VV的背包。 第ii种物品最多有sisi件,每件体积是vivi,价值是wiwi。 求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,VN,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。 接下来有NN行,每行三个整数vi,wi,sivi,wi,si,用空格隔开,分别表示第...

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AcWing 5. 多重背包问题II(二进制优化)

题目链接 : 点击查看 题目描述 : 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。 输入输出格式 : 输入 第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。 输出 输出一个整数,表示最大价值。 输入输出样例 : 输入 4 5 1 2 3

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AcWing 5. 多重背包问题 II(二进制优化的多重背包问题dp)

有N种物品和一个容量是V的背包。 第ii种物品最多有si件,每件体积是vi,价值是wi。 求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,V,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。 接下来有N行,每行三个整数vi,wi,,si,用空格隔开,分别表示第ii种物品的体积、价值和数量。 输出格式 输出一个整数,表示最大价值。 数据范围 0<N≤10000<N≤1000 0&...

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acwing 5. 多重背包问题 II(多重背包二进制优化)

传送门 描述 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。 第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。 接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。 输出格...

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一.题目链接: 多重背包问题 II 二.题目大意: 多重背包 三.分析: 做个笔记,偷笑. 大佬的具体分析 立下 flag:这次我要学好 DP!!! 四.代码实现: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int M = (int)2e3; int dp[M + 5]; struct node {...

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动态规划是解决最优化问题的核心算法思想,其中背包问题作为经典模型,广泛应用于资源分配、调度等场景。多重背包问题在01背包和完全背包之间,引入了物品数量上限,其朴素解法(将多重背包视为多个01背包)的时间复杂度为O(N*V*Σs),在数据规模较大时效率低下。二进制优化是一种关键的算法优化思想,它基于数学原理——任何正整数都可以表示为若干个2的幂次之和。通过将数量为s的物品拆分为log₂s个系数为2的幂次(以及一个余数)的“新物品”,这些新物品的组合可以精确表示0到s之间的任意数量,从而将多重背包问题高效转化为

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[题]多重背包问题 II —— 中等 —— 标签 #多重背包(二进制优化)

原题链接: 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。 第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。 接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。 输出格式 输出一个整数,表示最大价值。 数据范围 0<N≤1000 0<V≤2000 0<vi,wi,

仅仅是笔记。 235
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代维7
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