多重背包2

多重背包2

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题目描述

  有 N 种物品和一个容量是 V的背包。第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。  
0<N≤2000
0<V≤4000
0<vi,wi,si≤4000  

输入描述

  第一行两个整数,N,V用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有 N 行,每行三个整数vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i种物品的体积、价值和数量。  

输出描述

  输出一个整数,表示最大价值。  

样例

输入

4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2

输出

10
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=20010;
int n,m,cnt;
int v[N],w[N],f[N];
int main() {
	cin>>n>>m;
	for(int i=1; i<=n; i++) {
		int a,b,s;
		cin>>a>>b>>s;
		int k=1;
		while(k<=s) {
			cnt++;
			v[cnt]=a*k;
			w[cnt]=b*k;
			s-=k;
			k*=2;
		}
		if(s>0) {
			cnt++;
			v[cnt]=a*s;
			w[cnt]=b*s;
		}
	}
	n=cnt;
	for(int i=1; i<=n; i++) {
		for(int j=m; j>=v[i]; j--) {
			f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);

		}
	}
	cout<<f[m]<<endl;
	return 0;
}

### 多重背包问题的解决方案 #### 定义与理解 多重背包问题是给定一组物品,每种物品有一个数量上限,在不超过容量的情况下使得所选物品的价值最大。这个问题可以通过动态规划有效解决。 对于每个物品i,存在一个价值`v[i]`和重量`w[i]`以及可以选取的数量`s[i]`。目标是在不超出总承重W的前提下最大化获得的价值之和[^2]。 #### 动态规划方程构建 定义状态转移函数dp[j]表示当背包容积恰好为j时所能装载的最大价值,则状态转移关系如下: - 对于第i件商品及其变体(即该类物品的不同数目),考虑将其加入到当前体积为j的状态中去; - 若选择放入k(0≤k≤s[i])个此物品种的一个实例,则更新后的剩余空间变为j-w[i]*k, 同时增加相应价值v[i]*k; - 需要注意的是这里需要遍历所有可能的选择次数以找到最优解; 因此得到递推公式: \[ dp[j]=\max(dp[j],dp[j-k*w[i]]+k*v[i]), \quad (0 ≤ k × w[i] ≤ j)\] 其中\(dp[]\)数组初始化全零,并且为了防止重复计算已经处理过的子问题,通常采用一维滚动数组实现自底向上的迭代过程[^1]。 ```cpp // C++ Code Example vector<int> weights = { /* ... */ }; // 物品重量列表 vector<int> values = { /* ... */ }; // 物品价值列表 vector<int> counts = { /* ... */ }; // 每种物品可选数量 int capacity; // 背包容量 vector<int> dp(capacity + 1); // DP Table 初始化为全部为0 for(int i=0;i<weights.size();++i){ for(int j=capacity;j>=weights[i];--j){ for(int k=1;k<=counts[i] && k*weights[i]<=j;++k){ dp[j]=std::max(dp[j],dp[j-k*weights[i]]+k*values[i]); } } } cout << "Maximum value that can be obtained is : "<< *max_element(begin(dp),end(dp))<< endl; ``` 上述代码实现了基于动态规划的一般性多重背包问题解答逻辑。通过调整输入参数即可适用于不同场景下的具体应用案例。
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