Bone Collector

Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Collector”. This man like to collect varies of bones , such as dog’s , cow’s , also he went to the grave … 
The bone collector had a big bag with a volume of V ,and along his trip of collecting there are a lot of bones , obviously , different bone has different value and different volume, now given the each bone’s value along his trip , can you calculate out the maximum of the total value the bone collector can get ? 

Input
The first line contain a integer T , the number of cases. 
Followed by T cases , each case three lines , the first line contain two integer N , V, (N <= 1000 , V <= 1000 )representing the number of bones and the volume of his bag. And the second line contain N integers representing the value of each bone. The third line contain N integers representing the volume of each bone.
Output
One integer per line representing the maximum of the total value (this number will be less than 2  31).
Sample Input
1
5 10
1 2 3 4 5
5 4 3 2 1
Sample Output
14
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int dp[1010][1010];
int max(int x,int y)
{
    return x>y?x:y;
}

int main()
{
    int t,n,c,i,j;
    int w[1000],v[1000];
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&c);
        for(i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&w[i]);
        for(i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&v[i]);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
         for(i=1;i<=n;i++)
        {
            for(j=0;j<=c;j++)
            {
                if(v[i]<=j)//表示第i个物品将放入大小为j的背包中
                    dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-v[i]]+w[i]);//第i个物品放入后,那么前i-1个物品可能会放入也可能因为剩余空间不够无法放入
                else //第i个物品无法放入
                    dp[i][j]=dp[i-1][j];
            }
        }
        printf("%d\n",dp[n][c]);
    }
    return 0;
}

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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