HDU - 1864 最大报销额

本文深入探讨了信息技术领域的多个细分技术领域,包括前端开发、后端开发、移动开发、游戏开发、大数据开发等,提供了从理论到实践的全面指南。
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 32768KB 64bit IO Format: %I64d & %I64u

 Status

Description

现有一笔经费可以报销一定额度的发票。允许报销的发票类型包括买图书(A类)、文具(B类)、差旅(C类),要求每张发票的总额不得超过1000元,每张发票上,单项物品的价值不得超过600元。现请你编写程序,在给出的一堆发票中找出可以报销的、不超过给定额度的最大报销额。  
 

Input

测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行包含两个正数 Q 和 N,其中 Q 是给定的报销额度,N(<=30)是发票张数。随后是 N 行输入,每行的格式为:  
m Type_1:price_1 Type_2:price_2 ... Type_m:price_m  
其中正整数 m 是这张发票上所开物品的件数,Type_i 和 price_i 是第 i 项物品的种类和价值。物品种类用一个大写英文字母表示。当N为0时,全部输入结束,相应的结果不要输出。  
 

Output

对每个测试用例输出1行,即可以报销的最大数额,精确到小数点后2位。  
 

Sample Input

    
200.00 3 2 A:23.50 B:100.00 1 C:650.00 3 A:59.99 A:120.00 X:10.00 1200.00 2 2 B:600.00 A:400.00 1 C:200.50 1200.50 3 2 B:600.00 A:400.00 1 C:200.50 1 A:100.00 100.00 0
 

Sample Output

    
123.50 1000.00 1200.50
 

Source

浙大计算机研究生复试上机考试-2007年
 
 
 
分析:
0-1背包,简单题。
单项指的是每一个商品价格不得超过600块,其实应该是ABC类中每类的价格不得超过600块。首先每张发票中单件物品价格不能超过600,其次发票总额不能超过1000,而且发票上的物品必须是ABC三类,将满足以上条件的发票存入数组之中,就是裸01背包。
读懂题就好了。
ac代码:

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
using namespace std;

int dp[3000050];//由于每张发票不超过1000,最多30张,扩大100倍数后开这么大即可

int main()
{
    char ch;
    double x,y;
    int sum,a,b,c,money[35],v;
    int t,i,j,k;
    while(~scanf("%lf%d",&x,&t),t)
    {
        sum = (int)(x*100);//将小数化作整数处理
        memset(money,0,sizeof(money));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int l = 0;
        for(i = 0; i<t; i++)
        {
            scanf("%d",&k);
            a = b = c = 0;
            int flag = 1;
            while(k--)
            {
                scanf(" %c:%lf",&ch,&y);
                v = (int)(y*100);
                if(ch == 'A' && a+v<=60000)
                    a+=v;
                else if(ch == 'B' && b+v<=60000)
                    b+=v;
                else if(ch == 'C' && c+v<=60000)
                    c+=v;
                else
                    flag = 0;
            }
            if(a+b+c<=100000 && a<=60000 && b<=60000 && c<=60000 && flag)//按题意所说,必须满足这些条件
                money[l++] = a+b+c;
        }
        for(i = 0; i<=l; i++)
        {
            for(j = sum; j>=money[i]; j--)
                    dp[j] = max(dp[j],dp[j-money[i]]+money[i]);
        }
        printf("%.2lf\n",dp[sum]/100.0);
    }

    return 0;
}

HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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