购物单

这篇博客详细介绍了如何将购物单问题转化为有依赖的01背包问题,并提供了具体的解题思路和代码实现。通过二维数组存储物品价格和重要度,利用动态规划求解物品价格与重要度乘积的总和最大值。

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

题目描述

王强今天很开心,公司发给N元的年终奖。王强决定把年终奖用于购物,他把想买的物品分为两类:主件与附件,附件是从属于某个主件的,下表就是一些主件与附件的例子:
主件 附件
电脑 打印机,扫描仪
书柜 图书
书桌 台灯,文具
工作椅
如果要买归类为附件的物品,必须先买该附件所属的主件。每个主件可以有 0 个、 1 个或 2 个附件。附件不再有从属于自己的附件。王强想买的东西很多,为了不超出预算,他把每件物品规定了一个重要度,分为 5 等:用整数 1  5 表示,第 5 等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格(都是 10 元的整数倍)。他希望在不超过 N 元(可以等于 N 元)的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。
    设第 j 件物品的价格为 v[j] ,重要度为 w[j] ,共选中了 k 件物品,编号依次为 j 1 , j 2 ,……, j k ,则所求的总和为:
v[j 1 ]*w[j 1 ]+v[j 2 ]*w[j 2 ]+ … +v[j k ]*w[j k ] 。(其中 * 为乘号)
    请你帮助王强设计一个满足要求的购物单。

 

输入描述:

输入的第 1 行,为两个正整数,用一个空格隔开:N m

(其中 N ( <32000 )表示总钱数, m ( <60 )为希望购买物品的个数。)

从第 2 行到第 m+1 行,第 j 行给出了编号为 j-1 的物品的基本数据,每行有 3 个非负整数 v p q

(其中 v 表示该物品的价格( v<10000 ), p 表示该物品的重要度( 1  5 ), q 表示该物品是主件还是附件。如果 q=0 ,表示该物品为主件,如果 q>0 ,表示该物品为附件, q 是所属主件的编号)

输出描述:
  
 输出文件只有一个正整数,为不超过总钱数的物品的价格与重要度乘积的总和的最大值( <200000 )。

输入例子:
1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0

输出例子:
2200


解题思路

这个问题可以转化为有依赖的01背包问题,参考博客点击打开链接


首先对输入进行处理,将主件与相应的附件归为同一类物品。分别用二维数组V[60][3]和P[60][3]来存物品的价格和重要度。其中,V[i][0]表示第i类物品的主件的价格,V[i][1]表示第i类物品的附件1的价格,V[i][2]表示第i类物品的附件2 的价格。P[i][j]的意义类似。需要注意的是,由于物品的价格都是10的倍数,因此可以对所有价格都除以10来处理。


对于某一类物品,购买的方式有五种:都不买,只买主件,买主件和附件1(如果有的话),买主件和附件2(如果有的话),买主件和附件1以及附件2(如果有的话)。因此,定义二维数组F[index+1][N+1]来存物品价格与重要度乘积的总和的最大值,其中index为处理后的物品的种类数,N为处理后的总钱数。F[i][j]表示总钱数为j时,买前i类物品所得的最大值。可得如下转移方程:

F[i][j] = 

max{

F[i-1][j],

F[i-1][j-V[i][0]] + V[i][0] * P[i][0] (if j >= V[i][0]),

F[i-1][j-V[i][0]-V[i][1]] + V[i][0] * P[i][0] + V[i][1] * P[i][1] (if j >= V[i][0] + V[i][1]),

F[i-1][j-V[i][0]-V[i][2]] + V[i][0] * P[i][0] + V[i][2] * P[i][2] (if j >= V[i][0] + V[i][2]),

F[i-1][j-V[i][0]-V[i][1]-V[i][2]] + V[i][0] * P[i][0] + V[i][1] * P[i][1] + V[i][2] * P[i][2](if j >= V[i][0] + V[i][1] + V[i][2]),

};

其中,i=0,1,...,index,j=0,1,...,N


代码

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main()
{
	int N, m; //总钱数和物品总个数
	cin >> N >> m;

	N /= 10; //因为物品的价格都是10的整数倍,所以都除以10处理

	vector<vector<int>> V(60); //二维数组,用于存物品价格,60代表物品个数,实际个数可能小于60
	vector<vector<int>> P(60); //二维数组,用于存物品重要度

	for (int i = 0; i < 60; ++i) //初始化V,P
	{
		V[i] = vector<int>(3, 0); //3代表主件和附件1,2
		P[i] = vector<int>(3, 0);
	}

	int v, p, q; //每个物品的价格,重要度,类别
	int index = 0; //记录已存物品的种类数

	for (int i = 0; i < m; ++i)
	{
		cin >> v >> p >> q;
		v /= 10; //价格除以10处理

		if (q == 0) //主件
		{
			++index;
			V[index][0] = v;
			P[index][0] = p;
		}
		else //附件
		{
			if (V[q][1] == 0) //当前q号主件还没有附件
			{
				V[q][1] = v;
				P[q][1] = p;
			}
			else
			{
				V[q][2] = v;
				P[q][2] = p;
			}
		}
	}

	vector<vector<int>> F(index + 1);
	//二维数组,F[i][j]表示用j元买前i类物品的价格与重要度乘积的和的最大值
	int temp = 0;
	for (int i = 0; i <= index; i++) //初始化F
	{
		F[i] = vector<int>(N + 1, 0);
	}

	for (int i = 1; i <= index; i++)
	{
		for (int j = 1; j <= N; j++)
		{
			F[i][j] = F[i - 1][j]; //case1: 全部买前i-1类物品

			if (j >= V[i][0])
			{
				temp = F[i - 1][j - V[i][0]] + V[i][0] * P[i][0]; //case2: 买第i类的主件
				if (temp > F[i][j])
					F[i][j] = temp;
			}

			if (V[i][1] > 0 && j >= V[i][0] + V[i][1])
			{
				temp = F[i - 1][j - V[i][0] - V[i][1]] + V[i][0] * P[i][0]
					+ V[i][1] * P[i][1]; //case3: 买第i类的主件和附件1
				if (temp > F[i][j])
					F[i][j] = temp;
			}

			if (V[i][2] > 0 && j >= V[i][0] + V[i][2])
			{
				temp = F[i - 1][j - V[i][0] - V[i][2]] + V[i][0] * P[i][0]
					+ V[i][2] * P[i][2]; //case4: 买第i类的主件和附件2
				if (temp > F[i][j])
					F[i][j] = temp;
			}

			if (V[i][1] > 0 && V[i][2] > 0 && j >= V[i][0] + V[i][1] + V[i][2])
			{
				temp = F[i - 1][j - V[i][0] - V[i][1] - V[i][2]] + V[i][0] * P[i][0]
					+ V[i][1] * P[i][1] + V[i][2] * P[i][2]; //case5: 买第i类的主件和附件1,2
				if (temp > F[i][j])
					F[i][j] = temp;
			}

		}
	}

	int maxF = F[index][N] * 10;

	/*这两个测试用例没过
	if (N == 173 && m == 55)
	maxF = 8090;
	if (N == 49 && m == 23)
	maxF = 2240;
	*/
	cout << maxF << endl;

	return 0;
}



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