动态规划--采药(01背包)

本文介绍了一个经典的背包问题变种——草药采集问题,通过动态规划算法解决如何在有限时间内采集最大价值的草药。文章提供了详细的解题思路与实现代码。

总时间限制: 1000ms

内存限制: 65536kB


描述


辰辰是个很有潜能、天资聪颖的孩子,他的梦想是称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?


输入


输入的第一行有两个整数T(1 <= T <= 1000)和M(1 <= M <= 100),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100之间(包括1和100)的的整数,分别表示采摘某株草药的时间和这株草药的价值。


输出


输出只包括一行,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。


样例输入


70 3
71 100
69 1
1 2


样例输出


3

题目大概:

在n的限定时间之内,采到最大价值的草药。药草数固定且唯一。

思路:

这是一个背包类的dp题。

子问题:花一定时间 采一株药草。

状态:a[i][j] i表示第i株药草,j表示花费的总时间。a[i]时间  b[j]价值

   当然a[i][j]也可以用一维数组h[j]表示。表示的意思相同,只是省略了一部分,节省了一部分空间。

状态转移方程:第i株草药有两种情况  1。。不会被采,则价值a[i][j]=a[i-1][j]或者h[j]=h[j]..注意此时前后两个h[j]意义不同,观察前面的式子就可以得到意思。

                                                             2.。被采 则价值a[i][j]=a[i-1][j-a[i]]或h[j]=h[j-a[i]].。

 但前提是在时间j大于a[i]的情况下。

感想;

刚开始根本不知道dp题竟然有背包问题,这是无意间看到了书上的背包解释,再想到这个题才恍然大悟,这是最基础的一类背包题。

代码;

已整理

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[101],b[101],h[1001];

int main()
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        cin>>a[i]>>b[i];
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        for(int j=n;j>=a[i];j--)
        {
            h[j]=max(h[j],h[j-a[i]]+b[i]);
        }
    }
    cout<<h[n];
    return 0;
}

 

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