洛谷P1048 采药

题面

总时间T,物品种数M
对每个物品有消耗时间和价值两种属性,每种物品只有一个
问最大价值
1≤T≤1000,1≤M≤100

分析

经典的01背包问题,即一个物品只能拿或不拿,并在一个限制下对另一个属性取最大值。
它由可分割的背包问题产生(贪心问题),又能拓展为完全背包(物品无限)等情况

dp中重要的问题有两个:状态与转移
dp中的状态比较有特点的地方是无后效性,就好比A→B→C的路径,A→B内发生的选择,不影响B→C内的选择
转移用转移方程来表示,从而可以递推地解决问题,与贪心不同,dp是兼顾全局的

本题的状态为选择物品和背包剩余的空间。
可以确定为二维的f[i][j]f[i][j]f[i][j],它的值表示在选择总时间为T-j,选择前i个物品时,能达到的最大价值。
假定物品有这三个:
①时间5,价值20
②时间6,价值10
③时间4,价值12

总时间容量10
可以分物品来考虑
在①物品时
f[1][10]=f[1][9]...=f[1][5]=20,f[1][4]=f[1][3]...=f[1][1]=0f[1][10]=f[1][9]...=f[1][5]=20,f[1][4]=f[1][3]...=f[1][1]=0f[1][10]=f[1][9]...=f[1][5]=20f[1][4]=f[1][3]...=f[1][1]=0

单独选②物品时
f[1][10]=f[1][9]...=f[1][6]=10,f[1][5]=f[1][3]...=f[1][1]=0f[1][10]=f[1][9]...=f[1][6]=10,f[1][5]=f[1][3]...=f[1][1]=0f[1][10]=f[1][9]...=f[1][6]=10f[1][5]=f[1][3]...=f[1][1]=0

在①基础上选②物品时(选了①物品之后,不能选上②物品),所以
f[2][10]=f[2][9]...=f[2][5]=20,f[2][4]=f[2][3]...=f[2][1]=0f[2][10]=f[2][9]...=f[2][5]=20,f[2][4]=f[2][3]...=f[2][1]=0f[2][10]=f[2][9]...=f[2][5]=20f[2][4]=f[2][3]...=f[2][1]=0
其中如f[2][6]=maxf[1][6],f[1][6−w[2]]+val[2]f[2][6]=max{f[1] [6], f[1] [6-w[2]] +val[2] }f[2][6]=maxf[1][6],f[1][6w[2]]+val[2](当后者存在时,这里不存在,所以直接f[1][6])

在①②基础上选③物品时
f[3][10]=32f[3][10]=32f[3][10]=32,可以同时选中①③,或者说maxf[2][10],f[2][10−w[3]]+val[3]=f[2][6]+val[3]=20+12=32max{f[2] [10], f[2] [10-w[3]] + val[3]}=f[2][6]+ val[3]=20+12=32maxf[2][10],f[2][10w[3]]+val[3]=f[2][6]+val[3]=20+12=32

f[3][9]=32f[3][9]=32f[3][9]=32,可以同时选中①③

f[3][8]=f[3][7]=f[3][6]=f[3][5]=20f[3][8]=f[3][7]=f[3][6]=f[3][5]=20f[3][8]=f[3][7]=f[3][6]=f[3][5]=20,只能选中①

f[3][4]=12f[3][4]=12f[3][4]=12,选中③

f[3][3]=f[3][2]=f[3][1]=0f[3][3]=f[3][2]=f[3][1]=0f[3][3]=f[3][2]=f[3][1]=0

此时f[3][10]的值就是最大值

代码

二维数组
注意第二层循环倒着推,防止进入完全背包的圈套(导致同一个物品放入多次)

#include "cstdlib"
#include "cstdio"
#include "iostream"
#include "cstring"
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
    int T,M,w[1001],val[1001],f[1001][1001];//T为时间,M为数量,为重量,val为价值
    cin>>T>>M;
    for(int i=1;i<=M;i++)cin>>w[i]>>val[i];
    
        for(int i=1;i<=M;i++)
            for(int v=T;v>0;v--)
            if(w[i]<=v)f[i][v]=max(f[i-1][v],f[i-1][v-w[i]]+val[i]);//标记
            else f[i][v]=f[i-1][v];
    cout<<f[M][T];
    system("pause");
    return 0;
}

在代码中发现,标记的那一行,用到的上一行的数据,都已经被更新且之后不会再用到(可以自己画一下表格验证数据),由此可以将二维化一维,这个一维数组其实就是由上一行未更新的部分和当前行已经更新的部分

#include "cstdlib"
#include "cstdio"
#include "iostream"
#include "cstring"
#include<algorithm>
using namespace std;
int T, M, w[1005], val[1005], f[1005];//T为时间,M为数量,w为重量,val为价值
int main()
{
    cin >> T >> M;
    for (int i = 1;i <= M;i++)cin >> w[i] >> val[i];


    for (int i = 1;i <= M;i++)
        for (int v = T;v > 0;v--)
            if (w[i] <= v)f[v] = max(f[v], f[v - w[i]] + val[i]);
            else f[v] = f[v];
    cout << f[T];
    return 0;
}


### 洛谷 P1048 采药 的代码实现与解题思路 #### 解题背景 洛谷 P1048 是一道经典的 **0-1 背包问题**,题目描述为:给定一定的时间 `T` 和若干种草药 `(wi, vi)`,每种草药有一个采集时间 `wi` 和价值 `vi`。求在不超过总时间的情况下,能够获得的最大价值。 --- #### 动态规划的核心思想 该问题可以通过动态规划解决。定义状态 `dp[i][j]` 表示从前 `i` 种草药中选取,在剩余时间为 `j` 的情况下可以获得的最大价值。其状态转移方程为: \[ dp[i][j] = \begin{cases} dp[i-1][j],& 若 j < w_i \\ \max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w_i]+v_i),& 若 j \geq w_i \end{cases} \] 其中: - 如果当前草药无法被选入,则继承之前的状态; - 否则取两种情况中的较大值:不选择当前草药或选择当前草药后的最大价值。 此过程可以用二维数组完成,也可以进一步优化为空间复杂度更低的一维数组形式[^3]。 --- #### 完整代码实现 以下是基于一维数组优化的 C++ 实现版本: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int T, N; cin >> T >> N; // 输入总时间和草药品种数量 int weight[N + 1], value[N + 1]; for (int i = 1; i <= N; ++i) { cin >> weight[i] >> value[i]; // 输入每种草药的重量和价值 } int dp[T + 1]; // 使用一维数组存储 DP 值 fill(dp, dp + T + 1, 0); // 初始化为 0 for (int i = 1; i <= N; ++i) { // 枚举每一种草药 for (int j = T; j >= weight[i]; --j) { // 反向更新以避免重复计算 dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } } cout << dp[T]; // 输出最终结果 return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **初始化** 数组 `dp[]` 初始全设为零,代表没有任何物品时的价值也为零[^4]。 2. **反向遍历** 在处理每一类草药时采用倒序遍历的方式(即从大到小),防止同一草药多次加入背包的情况发生[^3]。 3. **边界条件** 当剩余容量不足以放入某件商品时 (`j < wi`) ,直接跳过;否则比较是否应该将这件商品纳入考虑范围之内并更新对应位置上的最优解[^1]。 --- #### 时间与空间复杂度分析 - **时间复杂度**: O(N * T),因为需要双重循环分别枚举每一个物品以及可能使用的全部容量。 - **空间复杂度**: 经过优化后仅需额外开辟大小等于目标容量加一的空间即可满足需求,因此为O(T)[^4]。 ---
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