HDU 3033 I love sneakers!(分组背包)

本文介绍了一个多分组背包问题的解决方案,针对购买鞋类商品的问题,要求每个品牌至少购买一双并最大化总价值。通过预处理品牌和价格数据,采用三重循环实现状态转移方程,最终求得最优解。

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题意:有n双鞋,有m总现金,这n双鞋属于p种品牌。然后给你每双鞋的品牌号,价格,价值。要求每个品牌至少买一双,可以买多双,求最大价值。


解法:一或多分组背包问题,先预处理,c[i][j]:品牌号为i的第j双鞋的价格,v[i][j]:品牌号为i的第j双鞋价值。三重循环里k枚举k种品牌 i为第k种品牌中第i双鞋 j从总现金m到c[k][i]。这里需要处理dp初始值为负无穷才能满足必须最少选一个,还有用dp1[j]来保存当前组上一组的所有dp值。

状态转移方程:dp[j]=max(dp[j],max(dp[j-c[k][i]]+v[k][i],dp1[j-c[k][i]]+v[k][i]))


代码:

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#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

const int INF=0x3f3f3f;
int main()
{
    int n,m,p,dp[10002],dp1[10002],t[102],c[12][102],v[12][102],num,code,value;
    while(cin>>n>>m>>p)
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        memset(t,0,sizeof(t));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>num>>code>>value;
            t[num]++;
            c[num][t[num]]=code;
            v[num][t[num]]=value;
        }
        for(int k=1;k<=p;k++)
        {
            for(int j=0;j<=m;j++) dp1[j]=dp[j];
            memset(dp,-INF,sizeof(dp));
            for(int i=1;i<=t[k];i++)
                for(int j=m;j>=c[k][i];j--)
                    dp[j]=max(dp[j],max(dp[j-c[k][i]]+v[k][i],dp1[j-c[k][i]]+v[k][i]));

        }
        if(dp[m]>=0) cout<<dp[m]<<endl;
        else cout<<"Impossible"<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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