//使用动态规划的方式进行解题
//首先依然是使用一个二维数组作为表示各个状态的容器
//之后i,j分别表示的是状态i以及当前的剩余时间j
//因此每一个状态的情况考虑上面就可以最多有j<=总时间种
//再仔细分析各个状态之间的状态:对每种不同的药材都要进行比对在跟新状态之后是否与未更新前的那个状态价值更高
//选取其中价值更高的一项再进行状态转换
#include "iostream"
#include "cstring"
using namespace std;
int f[1000][1000];
int main(){
int n,m;
int _max=0;//存储最大值
int ti,vl;
cin>>n>>m;
memset(f[0], 0, sizeof(f[0]));
for (int i = 1; i <= m; ++i)
{
cin>>ti>>vl;//遍历药材
for (int j = 0; j <= n; ++j)//每个时间点可能都要初始化和遍历到
{
f[i][j]=f[i-1][j];//如果没有合适的时间点就保持原状态
if(j>=ti){//当时间剩余合适时
f[i][j]=max(f[i-1][j-ti]+vl,f[i][j]);//选取上一原状态与增加了新药材状态之间价值更大的一项
}
if(_max<f[i][j]){
_max=f[i][j];//更新总价值
}
}
}
cout<<_max<<endl;
}sicily1146-采药(背包问题)
最新推荐文章于 2021-07-08 11:22:55 发布
本文介绍了一种利用动态规划解决特定药材选择问题的方法。通过一个二维数组来表示各种状态,针对不同药材的价值和所需时间,算法能够在限定时间内找出最大价值的药材组合。
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