软件安装

本文介绍了一种使用树形动态规划算法来解决带有依赖关系的软件安装问题的方法。给定一系列软件及其磁盘占用空间、价值和依赖关系,目标是在不超过磁盘容量限制的情况下,选择安装哪些软件以最大化总价值。

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软件安装(树形dp)

现在我们的手头有N个软件,对于一个软件i,它要占用Wi的磁盘空间,它的价值为Vi。我们希望从中选择一些软件安装到一台磁盘容量为M计算机上,使得这些软件的价值尽可能大(即Vi的和最大)。但是现在有个问题:软件之间存在依赖关系,即软件i只有在安装了软件j(包括软件j的直接或间接依赖)的情况下才能正确工作(软件i依赖软件j)。幸运的是,一个软件最多依赖另外一个软件。如果一个软件不能正常工作,那么它能够发挥的作用为0。我们现在知道了软件之间的依赖关系:软件i依赖软件Di。现在请你设计出一种方案,安装价值尽量大的软件。一个软件只能被安装一次,如果一个软件没有依赖则Di=0,这时只要这个软件安装了,它就能正常工作。

\(f[i][j]\)表示第i个点,用了j个磁盘容量的最大价值,那么\(f[i][j]=f[i][k]+f[son][j-k]\ (k\le j)\),注意第i个点是必选的,所以推的时候要处理一下。

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int maxn=105, maxm=505;

class Graph{
public:
    struct Edge{
        int to, next; Graph *bel;
        Edge& operator ++(){
            return *this=bel->edge[next]; }
        inline int operator *(){ return to; }
    };
    void addedge(int x, int y){
        Edge &e=edge[++cntedge];
        e.to=y; e.next=fir[x];
        e.bel=this; fir[x]=cntedge;
    }
    Edge& getlink(int x){ return edge[fir[x]]; }
private:
    int cntedge, fir[maxn];
    Edge edge[maxn];
}g, g_scc;

int n, m, x, dfn[maxn], low[maxn], tail, stamp;
int w[maxn], v[maxn], stack[maxn], instack[maxn];
int cntscc, belong[maxn], in[maxn], w_scc[maxn], v_scc[maxn];
int f[maxn][maxm];

void dfs(int now){
    Graph::Edge e=g.getlink(now);
    dfn[now]=low[now]=++stamp;
    stack[++tail]=now; instack[now]=1;
    for (; *e; ++e){
        if (instack[*e]) low[now]=min(low[now], dfn[*e]);
        if (!dfn[*e]){
            dfs(*e); low[now]=min(low[now], low[*e]); }
    }
    if (dfn[now]==low[now]){
        ++cntscc;
        while (stack[tail+1]!=now){
            belong[stack[tail]]=cntscc;
            instack[stack[tail--]]=0;
        }
    }
}

void dfs2(int now){
    Graph::Edge e=g_scc.getlink(now);
    for (; *e; ++e){
        dfs2(*e);
        for (int j=m-w_scc[now]; j>=0; --j)
            for (int k=0; k<=j; ++k)
                f[now][j]=max(f[now][j], f[now][k]+f[*e][j-k]);
    }
    for (int j=m; j>=0; --j)
        if (j>=w_scc[now]) f[now][j]=f[now][j-w_scc[now]]+v_scc[now];
        else f[now][j]=0;
}

int main(){
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i=1; i<=n; ++i) scanf("%d", &w[i]);
    for (int i=1; i<=n; ++i) scanf("%d", &v[i]);
    for (int i=1; i<=n; ++i){
        scanf("%d", &x);
        if (x) g.addedge(x, i); }
    for (int i=1; i<=n; ++i) if (!dfn[i]) dfs(i);
    for (int i=1; i<=n; ++i){
        w_scc[belong[i]]+=w[i]; v_scc[belong[i]]+=v[i];
        for (Graph::Edge e=g.getlink(i); *e; ++e)
            if (belong[i]!=belong[*e]){
                g_scc.addedge(belong[i], belong[*e]);
                ++in[belong[*e]];
            }
    }
    for (int i=1; i<=cntscc; ++i)
        if (!in[i]) g_scc.addedge(0, i);
    dfs2(0); printf("%d\n", f[0][m]);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/MyNameIsPc/p/7808047.html

内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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