P1910 L国的战斗之间谍——By C++-优快云博客

本文介绍了一种基于动态规划和深度优先搜索（DFS）算法的策略，用于解决战争中如何选拔间谍的问题，以最大化获取的情报资料总量。在限定的伪装能力和预算条件下，通过二维动态规划和DFS算法，计算出可获得的最大情报值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目背景

L国即将与I国发动战争！！

题目描述

俗话说的好：“知己知彼，百战不殆”。L国的指挥官想派出间谍前往I国，于是，选人工作就落到了你身上。

你现在有N个人选，每个人都有这样一些数据：A（能得到多少资料）、B（伪装能力有多差）、C（要多少工资）。已知敌人的探查间谍能力为M（即去的所有人B的和要小于等于M）和手头有X元钱，请问能拿到多少资料？

输入输出格式

输入格式：

N M X

A1 B1 C1

A2 B2 C2

………………

AN BN CN

输出格式：

能得到的资料总数

输入输出样例

输入样例#1： 复制

输出样例#1： 复制

二维动态规划（dfs应该也可以）

递推公式：

for(int i = 1; i <= n; i++)
    for(int b = m; b >= B[i]; b--)
        for(int c = x; c >= C[i]; c--)
            dp[b][c] = max(dp[b][c], dp[b-B[i]][c-C[i]]+A[i]);

动态规划代码：

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main(){
	int n, m, x;
	cin >> n >> m >> x;
	int A[n+2] = {0}, B[n+2] = {0}, C[n+2] = {0};
	//所有人伪装能力之和为m+2，资金为x+2所能得到的资料的最大值
	int dp[m+2][x+2] = {0};
	for(int i = 1; i <= n; i++){
		cin >> A[i] >> B[i] >> C[i];
		for(int b = m; b >= B[i]; b--)
			for(int c = x; c >= C[i]; c--)
				dp[b][c] = max(dp[b][c], dp[b-B[i]][c-C[i]]+A[i]); 
	}
	cout << dp[m][x] << endl;
	return 0;
}

dfs算法：

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

struct Spy
{
	int data;
	int pretend;
	int salary;
};
int n, m, x,res = 0;
Spy spy[102];

void dfs(int numb, int pretend, int salary, int data)
{
	if(salary > x || pretend > m)
		return;
	if(res < data)
		res = data;
	if(numb>=n)
		return;
	dfs(numb+1, pretend, salary, data);
	dfs(numb+1, pretend+spy[numb].pretend, salary+spy[numb].salary, data+spy[numb].data);
}

int main()
{
	cin >> n >> m >> x;
	for(int i = 0; i < n; i++)
		cin >> spy[i].data >> spy[i].pretend >> spy[i].salary;
	dfs(0, 0, 0, 0);
	cout << res << endl;
	return 0;
}