多重背包模板

HDU-2844

二进制优化

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 100500
#define ll long long
 
ll n,m;
ll num[MAXN],v[MAXN],w[MAXN];
ll dp[MAXN];

void ZeroOnePack(ll w,ll v){
    for(int i=m;i>=w;i--){
        if(dp[i-w])dp[i]=1;
    }
}

void CompletePack(ll w,ll v){
    for(int i=w;i<=m;i++){
        if(dp[i-w])dp[i]=1;
    }
}

void MultiplePack(ll w,ll v,int num){
    if(m<=w*num){
        CompletePack(w,v);//等价完全背包 
        return ;
    }
    else {
        int t=1;
        while(t<=num){
            ZeroOnePack(t*w,t*v);//转化为01背包 
            num-=t;
            t*=2;
        }
        ZeroOnePack(num*w,num*v);
    }
}

int main(){
    
    while(cin>>n>>m,n&&m){
        memset(dp,0,sizeof(dp));
         
        dp[0]=1;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%lld",&v[i]);
            w[i]=v[i];
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%lld",&num[i]);
        }
        
        for(int i=1;i<=n;i++){
            MultiplePack(w[i],v[i],num[i]);
        }
        
        ll ans=0;
        for(int i=1;i<=m;i++){
            if(dp[i]!=0)
            ans++;
        }
        cout<<ans<<endl;;
    }
    
    return 0;
}

多重背包可行性

dp[i][j]表示使用前i种货币,能够构成j的面值所花费的i货币数量。因为本道题可以借用已使用的第i种货币的数量同时表示是否能构成j面值(dp[i][j]>0表示能构成)。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 100500

int n,m;
int num[MAXN],v[MAXN],w[MAXN];
int dp[MAXN],book[MAXN];

int main(){
    
    while(cin>>n>>m,n&&m){
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        memset(book,0,sizeof(book));
        
        dp[0]=1;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&v[i]);
            w[i]=v[i];
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&num[i]);
        }
        
        int ans=0;
        book[0]=1;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            memset(dp,0,sizeof(dp));
            for(int j=v[i];j<=m;j++){
                if(!book[j]&&book[j-v[i]]&&dp[j-v[i]]<num[i]){
                    book[j]=1;
                    dp[j]=dp[j-v[i]]+1;
                    ans++;
                }
            }
        }

        cout<<ans<<endl;
    }
    
    return 0;
}

 

### 回答1: 多重背包问题是指在给定容量和物品的价值和重量的情况下,如何最大限度地装入物品,使得总价值最大化的问题。它的模板是:给定N种物品和一个容量为V的背包,每种物品有无限件可用,每件物品的重量是w[i],其价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 ### 回答2: 多重背包问题是一个经典的组合优化问题,它是在0/1背包问题的基础上进行了扩展。在多重背包问题中,每个物品可以被选择的次数不再是1次,而是有一个确定的上限k次(k>1)。我们需要选择一些物品放入背包中,使得它们的总体积不超过背包的容量,并且使得它们的总价值最大化。 要解决多重背包问题,可以使用动态规划的方法。首先,我们定义一个二维数组dp[i][j],其中i表示前i个物品,j表示背包的容量。dp[i][j]表示当只考虑前i个物品、背包容量为j时,能够获取的最大价值。然后,我们可以使用如下的状态转移方程来计算dp[i][j]的值: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-v[i]]+w[i], dp[i-1][j-2v[i]]+2w[i], ..., dp[i-1][j-kv[i]]+kw[i]) 其中,v[i]表示第i个物品的体积,w[i]表示第i个物品的价值,k表示第i个物品的可选次数。上述状态转移方程的意义是,我们可以选择不取第i个物品,或者分别取1次、2次、...、k次第i个物品,选择这些情况下的最大价值。 最后,我们可以通过遍历所有的物品和背包容量,计算出dp[n][m],其中n表示物品的个数,m表示背包的容量。dp[n][m]即为问题的解,表示只考虑前n个物品、背包容量为m时能够获取的最大价值。 综上所述,多重背包问题的解决方法是利用动态规划,通过定义状态转移方程和计算数组dp的值,找到问题的最优解。希望以上介绍对您有所帮助。 ### 回答3: 多重背包问题是常见的背包问题之一,与0-1背包问题和完全背包问题类似,但有一些区别。 在多重背包问题中,给定n个物品和一个容量为V的背包,每个物品有两个属性:重量w和价值v。同时,每个物品还有对应的个数限制c,表示该物品的数量最多可以选择c次。 我们需要选择物品放入背包,使得背包的总容量不超过V,同时物品的总价值最大。 多重背包问题可以用动态规划来解决。 我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品中选择若干个物品放入容量为j的背包时的最大价值。 根据多重背包问题的特点,我们需要对每个物品的个数进行遍历,并依次判断放入背包的个数是否超过c。 具体的状态转移方程为: dp[i][j] = max(dp[i-1][j-k*w[i]] + k*v[i]),其中0 <= k <= min(c[i], j/w[i]) 最后,需要注意的是多重背包问题的时间复杂度较高,为O(N*V*∑(c[i])),其中N是物品的数量,V是背包的容量,∑(c[i])表示物品的个数限制的总和。 总结而言,多重背包问题是在0-1背包问题和完全背包问题基础上的一种更复杂的情况,需要对每个物品的个数进行遍历和判断,采用动态规划求解。
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