CCF 202209-2何以包邮?

文章介绍了一种运用动态规划方法解决01背包问题的算法,通过一个二维数组存储不同条件下能获得的最大价值。在给定的书籍价格和包邮费用下,算法遍历所有可能的组合,找出在不超过包邮费用时的最大花费,从而确定最优购买方案。

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动态规划,借鉴01背包问题,使用一个二维数组来存各种情况下的最大价值。

#include<iostream>
#include <algorithm>
# define maxn 300010
using namespace std;
int n, baoyou;
int p[40];//存每本书的价格
int t[40][maxn] = { 0 };//i表示第i本书,j表示最多可用j元,t【i】【j】表示在前i本书可选且不超过j元的情况下用的最多的钱
int main() {
    
    int sum = 0;
    cin >> n >> baoyou;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> p[i];
        sum += p[i];
    }
    
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= sum; j++) {//价格小于等于总价
            if (p[i] > j) t[i][j] = t[i - 1][j];//j元买不了第i本书
            else t[i][j] = max(t[i - 1][j], t[i - 1][j - p[i]] + p[i]);//买的了,更新值=max(不买这本书的最大价格,买这本书的最大价格)
        }
    }

    for (int i = baoyou; i <= sum; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {//从包邮价格开始往高遍历,找到的第一个不为零的值就是大于包邮价格且最小的值
            if (t[j][i] >= baoyou) {
                cout << t[j][i];
                return 0;
            }
        }
    }

}
题目编号为202209-2的题目是《何以包邮?》。这道题的问题描述是关于购物车中的图书数量和包邮最低值的计算。其中提供了两种解题方法,一种是直接无脑解,另一种是满分题解。[3] 直接无脑解的方法是通过输入购物车中的图书数量n和包邮最低值x,然后设置一个列表a来存储每本书的价格。接着进行遍历,将每本书的价格依次存入列表a,并对列表a进行从低到高的排序。在遍历过程中,判断是否小于最小的包邮值,如果是,则将该价格添加到集合temp中。最后,从集合temp中选择一个最小的价格作为答案输出。 满分题解的方法是在直接无脑解的基础上使用了动态规划的思想。同样是输入购物车中的图书数量n和包邮最低值x,然后设置一个列表a来存储每本书的价格。接着,设置一个动态规划数组dp来存储每个价格的最小花费。在遍历过程中,将每本书的价格依次存入列表a,并设置一个变量pre来保存目前满足包邮的最小花费。然后使用01背包解法,将每个地方的最优解存入dp数组中。最后,从包邮最低值x开始遍历,找到超过x的dp[i]并输出。 综上所述,题目编号为202209-2的题目《何以包邮?》是关于购物车中图书数量和包邮最低值的计算问题,提供了直接无脑解和满分题解两种解题方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [CCF-CSP真题《202209-2 何以包邮?》思路+python满分题解](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_53919192/article/details/127173638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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