连续邮资问题

 

连续邮资问题

 

连续邮资问题就是搜索和dp结合的题目

 

cost[0] = 1

cost[i] 的取值范围为(递增) [ cost[i-1]+1 , r[i-1]+1 ]  ( r[i] 在前i中确定的邮票,使用m张能得到的最大连续区间的上限 )

 

现在需要知道在i种已经确定的面值,最多使用m张能得到的最大连续区间  即r[i]

 

用dp的思想能够加速

 

设 S[i][j] 为前i中邮票组成面值为j最少需要多少张

 

因为前i张邮票的面值一直都在变化 所以S要在回溯每个状态都要求  那么我只要保持S[j]就行了 即在目前回溯的状态已经枚举出了第i张邮票  然后用S求出加入这第i张邮票的最大上限

 

S[j + l * v[i] ] = S[j] + l < S[j + l*v[i] ] ? S[j] + l : S[j + l*v[i] ]

 

 

具体看代码  其中的i表示v[i]

 

            for( int j = 0;j < _gM*_gCost[k-1];++j )

            {

                if( _gUse[j] < _gM && _gUse[j] + i*_gM < _DEF_MAXSIZE )

                {

                    for( int l = 1;l <= _gM - _gUse[j];++l )

                    {

                        if( _gUse[j]+l < _gUse[ j + i*l ] )

                            _gUse[ j + i*l ] = _gUse[j]+l;

                    }

                }

            }

 

完整代码

 

连续邮资问题:某国家发行了n种不同面值的邮票,

并且规定每张信封上最多只允许贴m张邮票。

连续邮资问题要求对于给定的n和m的值,给出邮票面值的最佳设计,在1张信封上贴出从邮资1开始,

增量为1的最大连续邮资区间。例如,当n=5和m=4时,面值为{1,3,11,15,32}的5种邮票可以贴出的最大连续邮资区间是1到70.

 

5

4

{1,3,11,15,32}:70

 

5

5

{1,4,9,31,51}:126

 

5

6

{1,7,12,43,52}:216

 

6

3

{1,3,7,9,19,24}:52

 

6

4

{1,4,9,16,38,49}:108

 

 

 

 

连续邮资问题要求在给定n种不同面值邮票和每张信封最多贴m张邮票的条件下,找出邮票面值的最佳设计,以得到从邮资1开始的最大连续邮资区间。回溯法是解决该问题的一种有效方法。 回溯法从根节点出发,按照深度优先策略遍历解空间树,搜索满足约束条件的解。在搜索过程中,需要判断节点对应的部分解是否满足约束条件,是否超出目标函数的界,若不满足则进行剪枝操作,跳过以该节点为根的子树搜索,返回上一层节点继续从其他子节点寻找最优解;若满足则进入以该节点为根的子树继续深度优先搜索 [^3]。 对于连续邮资问题,由于邮资要从1开始,所以面值具体值中必然有1。可以建立一个数组X[1:n]来从小到大存储具体面值 [^2]。 以下是回溯法解决连续邮资问题的大致步骤: 1. 初始化:确定邮票面值数量n和每张信封最多贴的邮票数m,设置初始的邮票面值数组,第一个面值为1。 2. 深度优先搜索:从根节点开始,逐步扩展节点,尝试不同的邮票面值组合。 3. 约束条件判断:在扩展节点时,判断当前部分解是否满足约束条件,例如是否能形成连续邮资等。 4. 剪枝操作:若当前节点不满足约束条件或超出目标函数的界,进行剪枝,跳过该子树的搜索。 5. 递归搜索:若当前节点满足条件,进入以该节点为根的子树继续搜索。 6. 记录最优解:在搜索过程中,记录能得到的最大连续邮资区间及对应的邮票面值组合。 ### 示例代码(Python 伪代码) ```python # 假设的函数,用于计算当前面值组合能得到的最大连续邮资区间 def max_consecutive_postage(values, m): # 实现具体计算逻辑 pass # 回溯法求解连续邮资问题 def backtrack_search(n, m): best_values = [1] + [0] * (n - 1) best_max = 0 values = [1] + [0] * (n - 1) def dfs(index): nonlocal best_values, best_max if index == n: current_max = max_consecutive_postage(values, m) if current_max > best_max: best_max = current_max best_values = values.copy() return # 尝试不同的面值 start = values[index - 1] + 1 for next_value in range(start, best_max + 2): values[index] = next_value dfs(index + 1) dfs(1) return best_values, best_max n = 5 m = 4 best_values, best_max = backtrack_search(n, m) print(f"最佳邮票面值组合: {best_values},最大连续邮资区间: 1 到 {best_max}") ```
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