【洛谷 P2347】砝码称重(多重背包可行性问题)

本文探讨了使用有限数量的1g、2g、3g、5g、10g、20g砝码组合称重的问题,通过动态规划算法计算不同重量组合的数量。输入砝码数量,输出可组合的不同重量总数。

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 P2347 砝码称重

题目描述

设有 1g1g 、 2g2g 、 3g3g 、 5g5g 、 10g10g 、 20g20g 的砝码各若干枚(其总重 \le 1000≤1000 ),

输入输出格式

输入格式:

 

输入方式: a_1 , a_2 ,a_3 , a_4 , a_5 ,a_6a1​,a2​,a3​,a4​,a5​,a6​

(表示 1g1g 砝码有 a_1a1​ 个, 2g2g 砝码有 a_2a2​ 个,…, 20g20g 砝码有 a_6a6​ 个)

 

输出格式:

 

输出方式: Total=NTotal=N

( NN 表示用这些砝码能称出的不同重量的个数,但不包括一个砝码也不用的情况)

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

1 1 0 0 0 0

输出样例#1: 复制

Total=3

首先我们划定这些硬币所能表达出来的价值的范围应该是1~sum,sum即为背包的容量,这道题其实和楼教主的男人八题中的poj1742差不多(或者说这道题其实是那道题的缩水版,好像很多人暴力过了)。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
const int maxn = 100050;
int dp[maxn];
int re[maxn];
int v[maxn];
int sum[maxn];
int main()
{
    int a[7];
    int cnt=0;
    for(int i=1;i<=6;i++)
    {
        cin>>a[i];
    }
    v[1]=1,v[2]=2,v[3]=3,v[4]=5,v[5]=10,v[6]=20;
    int m=a[1]+2*a[2]+3*a[3]+5*a[4]+10*a[5]+20*a[6];
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    dp[0]=1;
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=6;i++)
    {
        memset(sum,0,sizeof(sum));
        for(int j=v[i];j<=m;j++)
        {
            if(!dp[j]&&dp[j-v[i]]&&sum[j-v[i]]<a[i])
            {
                dp[j]=1;
                sum[j]=sum[j-v[i]]+1;
                ans++;
            }
        }
    }
    cout<<"Total="<<ans<<endl;
    return 0;
}

 

第一阶段:搜索算法核心突破(3.25-3.28 | 4天) 3.25-3.26:DFS基础与剪枝 学习内容:回溯模板、排列/子集生成、剪枝技巧(可行性/最优性剪枝) 真题练习: 全排列问题(第七届《凑算式》变种) 迷宫路径计数(二维矩阵搜索) 3.27-3.28:BFS与连通性问题 学习内容:队列实现BFS、层序遍历、连通块计数 真题练习: 第七届《剪邮票》(DFS验证5格连通性) 岛屿数量问题(连通块计数) 第二阶段:动态规划专题(3.29-4.1 | 4天) 3.29-3.30:线性DP与递推 学习内容:爬楼梯模型、打家劫舍变种、递推公式设计 真题练习: 第七届《煤球数目》(直接递推) 第十四届《接龙数列》(字符串状态转移)3.31-4.1背包DP与字符串DP 学习内容:01背包模板、滚动数组优化、最长公共子序列 真题练习: 第十二届《砝码称重》(01背包变种) 编辑距离问题(字符串DP) 第三阶段:数论+贪心强化(4.2-4.4 | 3天) 4.2:质数与GCD 学习内容:埃氏筛法、欧几里得算法、因数分解 真题练习:第十二届《货物摆放》(求因数组合) 4.3:快速幂与模运算 学习内容:快速幂模板、逆元计算(选学) 真题练习:大数取模问题(如计算10^{18} \mod 710 18 mod7) 4.4:贪心策略 学习内容:区间调度、相邻交换策略 真题练习:第四届《翻硬币》(贪心翻转)、第九届《乘积最大》 第四阶段:数据结构+图论(4.5-4.7 | 3天)4.5:并查集与优先队列 学习内容:路径压缩、按秩合并、Dijkstra堆优化 真题练习:第十二届《城邦》(并查集预处理) 4.6:栈与图论基础 学习内容:表达式计算、Dijkstra最短路径 真题练习:第十二届《路径》(Dijkstra模板题) 4.7:拓扑排序与最小生成树 学习内容:Kahn算法、Kruskal实现 真题练习:第十四届《飞机降落》(拓扑排序思想)第五阶段:二分+综合复习(4.8-4.10 | 3天) 4.8:二分查找与答案 学习内容:边界处理、最大值最小化问题 真题练习:第十二届《直线》(排序去重+二分优化) 4.9-4.10:全真模拟与查漏补缺 任务:限时刷近3年真题(重点做搜索、DP、数论题) 错题复盘:整理易错代码片段(如DFS状态遗漏、DP初始化错误)时间完全不够 我3.25-3.29都没把DFS要学习的内容学完也还没加以联系,这份安排太紧凑了,难以让我真的深入理解这些算法,只能明白个模板,帮我再做一份学习计划吧,可以删减些比赛出现可能性相对较低的算法或者算法中的学习内容,以求留下广东省十六届以前蓝桥杯c赛道b组出现频率最高能覆盖尽量多考试类型的算法,帮我再精简筛选一下,然后按照在2025年广东省蓝桥杯c赛道b组可能出现的频率的顺序帮我重新安排一下学习内容,以助我拿下奖项。从3.30开始给我从新安排一下,现在学了DFS的迷宫,全排列,回溯模板,但还没加以真题练习
03-30
### 砝码称重问题多重背包算法解决方案 对于砝码称重问题,可以将其视为一种特殊的多重背包问题。在此类问题中,目标是从给定的一组砝码中选出一些,使得这些被选中的砝码总重量能够覆盖尽可能多的不同正整数值。 #### 动态规划解法概述 动态规划是一种有效的方法来解决此类组合优化问题。定义 `dp[j]` 为能否通过某些选定的砝码得到恰好等于 `j` 的重量。初始状态下只有当 `j=0` 时成立(表示没有任何物品的情况下唯一可获得的是零重量)。随着遍历每一个可能使用的砝码及其数量,更新状态转移方程: \[ dp[j]=\max(dp[j],dp[j-w_i]+v_i)\quad \text{for all } w_iv_i≤j, i∈[1,n]\tag{1}[^1] 其中 \(w_i\) 和 \(v_i\) 分别代表第 `i` 种砝码对应的权重和价值,在本场景下两者相等;而 `n` 是不同类型的砝码总数目。这里需要注意的是,由于每种砝码的数量有限制,因此还需要额外记录已经使用了多少个该类型的砝码以防止超出限额。 #### Python 实现代码示例 下面是一个基于上述思路实现的具体Python程序片段: ```python def max_weight_combinations(weights, counts, target_max): # 初始化DP数组,默认情况下无法组成任何非零重量 dp = [False] * (target_max + 1) dp[0] = True for idx, weight in enumerate(weights): # 遍历所有不同的砝码类型 count = min(counts[idx], target_max // weight) # 计算当前砝码的最大可用次数 for t in range(target_max, -1, -1): if not dp[t]: continue new_t = t while count > 0 and new_t + weight <= target_max: dp[new_t + weight] |= dp[new_t] new_t += weight count -= 1 result = sum([int(x) for x in dp]) return result - 1 # 排除掉质量为0的情况 weights = [1, 2, 3, 5, 10, 20] # 各种砝码的质量 counts = [1000]*len(weights) # 假设各种砝码都足够多 print(max_weight_combinations(weights, counts, 1000)) ``` 此函数接收三个参数:分别是各个砝码的质量列表、对应的质量上限以及最大允许的目标重量。它返回的结果是在不超过指定范围内可以获得的不同正整数重量数目减去一(因为题目要求不考虑质量为0的情形)。
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