单调队列多重背包 SSL2587采药

这是一篇关于如何利用单调队列解决医师给辰辰出的采药问题的博客,问题转化为在限定时间内最大化采集草药的总价值。通过分析数据规模,博主提出将问题简化为121种物品的多重背包问题,并详细解释了利用单调队列从前往后处理的思路,以确保在不超过时间限制的情况下获取最高价值。

Description

辰辰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的草药,采每一株都需要一些时间,每一株也有它自身的价值。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。”
如果你是辰辰,你能完成这个任务吗?

Input

输入文件medic.in的第一行包含两个正整数N,M。M表示总共能够用来采药的时间,N代表山洞里的草药的数目。接下来的N行每行包括两个的整数,分别表示采摘某株草药的时间Ti和这株草药的价值Vi。

Output

输出文件为medic.out,仅包含一个整数表示规定时间内可以采到的草药的最大总价值。

Sample Input

3 9
10 10
8 1
1 2

Sample Output

3

Hint

【数据规模和约定】
50%的数据中 N,M ≤ 1000;
100%的数据中 N,M ≤ 100000,Ti,Vi ≤10。

Solution
题面虽然是最直接的01背包问题,但根据数据规模只能得50分。注意到T和V都不超不过10,于是物品的种类不会超过121。于是可以采用多重背包的算法解决该题。
队列q单调递减f[k]的下标,f0记录上一次的q中的f[k]的值,与二维做法同理,从前往后做。(基本的多重背包从后往前做不覆盖上一次的值)。当前值-队头值超过物品数量*费用则弹出队头。

#include<cstdio&
### 单调队列优化多重背包算法实现 对于多重背包问题,当物品数量较大时,传统的动态规划方法可能无法满足实时性的需求。为了提高效率,可以采用单调队列来优化这一过程。 #### 状态定义与初始化 设`dp[i][j]`表示从前`i`种物品中选取若干件放入容量为`j`的背包可以获得的最大价值。引入辅助数组`dp1[j]`用于保存上一层的状态以便于正向更新当前层状态的同时不破坏原有数据结构[^3]。 #### 转移方程推导 原始状态下转移方程式如下: \[ dp[i][j]=\max(dp[i-1][j], \; dp[i-1][j-v_i]+w_i, \; ...,\; dp[i-1][j-k*v_i]+k*w_i)\] 其中\(v_i\)代表第`i`个物品体积,\(w_i\)为其对应的价值,而`k`则是在不超过背包剩余空间的前提下该类物品最多能放的数量。通过维护一个双端队列存储有效决策点的位置索引,在遍历过程中不断调整队首元素以保证其始终处于合法范围内并及时淘汰过期项,从而简化上述表达式至仅需考虑最近一次加入的新位置即可完成最优子结构性质下的递推计算[^2]。 ```cpp #include <deque> using namespace std; // 假设有n个不同类型的物品以及m单位重量限制 int n,m; vector<int> v(n), w(n); // 各自记录每样东西对应的体积和价格 vector<vector<int>> f(m+1); for (int i=0;i<n;++i){ deque<int> q; for(int j=0;j<=m;++j){ while(!q.empty() && j-q.front()*c>=V) q.pop_front(); if(j >= V) { int t = !q.empty()?f[q.front()][j-V]:0; f[i][j] = max(f[i-1][j],t+w); } while (!q.empty()&&f[i][j]-j/c>=f[q.back()][j-c*q.back()]) q.pop_back(); if(j>=V) q.push_back(j/V); } } ``` 此段伪代码展示了利用单调队列处理单组测试用例的过程。注意这里假设输入已经预处理好,并且所有变量都已声明适当的数据范围。
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