洛谷 1616——疯狂的采药(动态规划的背包问题)

题目描述

LiYuxiang是个天资聪颖的孩子,他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此,他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质,给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说:“孩子,这个山洞里有一些不同种类的草药,采每一种都需要一些时间,每一种也有它自身的价值。我会给你一段时间,在这段时间里,你可以采到一些草药。如果你是一个聪明的孩子,你应该可以让采到的草药的总价值最大。”

如果你是LiYuxiang,你能完成这个任务吗?

此题和原题的不同点:

1.每种采药可以无限制地疯狂采摘。

2.药的种类眼花缭乱,采药时间好长好长啊!师傅等得菊花都谢了!

输入输出格式

输入格式:
输入第一行有两个整数T(1 <= T <= 100000)和M(1 <= M <= 10000),用一个空格隔开,T代表总共能够用来采药的时间,M代表山洞里的草药的数目。接下来的M行每行包括两个在1到10000之间(包括1和10000)的整数,分别表示采摘某种草药的时间和这种草药的价值。

输出格式:
输出一行,这一行只包含一个整数,表示在规定的时间内,可以采到的草药的最大总价值。

输入输出样例

输入样例#1:
70 3
71 100
69 1
1 2
输出样例#1:
140
说明

对于30%的数据,M <= 1000;

对于全部的数据,M <= 10000,且M*T<10000000(别数了,7个0)。


设f[j]为用j分钟可以得到的最大价值
每次读入x,y(边循环边读),再枚举采这次药可能达到的时间,即为x to m 。然后我们判断f[j-x]+y(即为这次的最大价值)是否大于本身的f[j],如果大于则替换。没有则不管。

代码如下:

var n,m,x,y:int64;  
    i,j:longint;  
    f:array[0..1000000] of longint;  
begin  
  read(n,m);
  for i:=1 to m do  
    begin  
      read(x,y);  
      for j:=x to n do  
        if f[j]<f[j-x]+y then f[j]:=f[j-x]+y;  
    end; 
  writeln(f[n]);  
end.
洛谷P1616疯狂采药问题是一个完全背包问题,每种草药可以无限次采摘,目标是在给定的时间内选择采药方案,使得采到的草药总价值最大。以下是使用一维动态规划(DP)的解决方案: ### 代码实现 ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int T = scanner.nextInt(); // 总时间 int M = scanner.nextInt(); // 草药种类数 int[] time = new int[M + 1]; // 采药时间 int[] value = new int[M + 1]; // 草药价值 // 读取每种草药的时间和价值 for (int i = 1; i <= M; i++) { time[i] = scanner.nextInt(); value[i] = scanner.nextInt(); } System.out.println(getMaxValue(T, M, time, value)); } static long getMaxValue(int totalTime, int herbTypes, int[] time, int[] value) { long[] dp = new long[totalTime + 1]; // dp数组 // 遍历每种草药 for (int i = 1; i <= herbTypes; i++) { // 从前往后更新dp数组(完全背包) for (int j = time[i]; j <= totalTime; j++) { // 选择是否采摘当前草药(可以多次选择) dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - time[i]] + value[i]); } } return dp[totalTime]; } } ``` ### 代码解释 - **输入处理**:首先读取总时间`T`和草药种类数`M`,然后读取每种草药的采药时间`time[i]`和价值`value[i]`。 - **动态规划数组**:使用一维数组`dp`来记录在不同时间限制下能获得的最大价值,`dp[j]`表示在时间`j`内采到的草药的最大价值。 - **状态转移**:对于每种草药,从前往后更新`dp`数组,允许每种草药被多次选择。状态转移方程为`dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - time[i]] + value[i])`,表示在时间`j`内,可以选择不采摘当前草药(保持`dp[j]`不变),或者采摘当前草药(`dp[j - time[i]] + value[i]`),取两者中的最大值。 - **结果输出**:最终结果为`dp[totalTime]`,即总时间`T`内采到的草药的最大价值。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(M * T)$,其中`M`是草药种类数,`T`是总时间。 - **空间复杂度**:$O(T)$,主要使用了一维数组`dp`。 ### 相关代码(C++版本) ```cpp #include "bits/stdc++.h" using namespace std; typedef long long ll; ll dp[10000100]; int value[10010]; int weight[10010]; int main() { int t, m; cin >> t >> m; for (int i = 1; i <= m; ++i) { cin >> weight[i] >> value[i]; } for (int i = 1; i <= m; ++i) { for (int j = weight[i]; j <= t; j++) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } } cout << dp[t]; return 0; } ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(m * t)$,其中`m`是草药种类数,`t`是总时间。 - **空间复杂度**:$O(t)$,主要使用了一维数组`dp`。
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