开心的金明

描述

金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间他自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过N 元钱就行”。今天一早金明就开始做预算,但是他想买的东西太多了,肯定会超过妈妈限定的N 元。于是,他把每件物品规定了一个重要度,分为5 等:用整数1~5 表示,第5 等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格(都是整数元)。他希望在不超过N 元(可以等于N 元)的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。设第j 件物品的价格为v[j],重要度为w[j],共选中了k 件物品,编号依次为j1...jk,则所求的总和为:v[j1]*w[j1]+..+v[jk]*w[jk]请你帮助金明设计一个满足要求的购物单.

格式

输入格式

输入的第1 行,为两个正整数,用一个空格隔开:
N m
(其中N(<30000)表示总钱数,m(<25)为希望购买物品的个数。)
从第2 行到第m+1 行,第j 行给出了编号为j1
的物品的基本数据,每行有2 个非负整数
v p
(其中v 表示该物品的价格(v≤10000),p 表示该物品的重要度(1~5))

输出格式

输出只有一个正整数,为不超过总钱数的物品的价格与重要度乘积的总和的
最大值(<100000000)

样例1

样例输入1[复制]

1000 5
800 2
400 5
300 5
400 3
200 2

样例输出1[复制]

3900

限制

各个测试点1s
只有一秒哦!!!

Accepted

 
100
15632 ksq2013C++2016-08-16 16:30:21

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
int v,n,w[30],c[30],f[30001];
inline int max(int a,int b)
{
    if(a>b)return a;
    return b;
}
int read()
{
    int x=0,c=getchar(),f=1;
    while(c<48||c>57){if(c=='-')f=-1;c=getchar();}
    while(c>47&&c<58)x=x*10+c-48,c=getchar();
    return x*f;
}
int main()
{
    v=read(),n=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        w[i]=read(),c[i]=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=v;j>=w[i];j--)
            f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+c[i]*w[i]);
    printf("%d\n",f[v]);
    return 0;
}
blog:更新,补充了题目和程序的输入优化,还有vijos的测试情况。
非常抱歉,我之前的回答有误。开心金明问题(P1060)是一个经典的背包问题,而不是一个问候问题。下面是使用01背包算法解决开心金明问题的正确代码及注释: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 33000; // 背包最大容量 int dp[MAXN]; // 动态规划数组,dp[i]表示容量为i时的最大价值 int main() { int n, m; // n表示物品个数,m表示背包容量 cin >> m >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { int v, p; // v表示物品的体积,p表示物品的价值 cin >> v >> p; for (int j = m; j >= v; j--) { // 从后往前遍历背包容量,保证之前计算的dp[j-v]没有被覆盖 dp[j] = max(dp[j], dp[j - v] + p); // 更新当前容量下的最大价值 } } cout << dp[m] << endl; // 输出背包容量为m时的最大价值 return 0; } ``` 代码解释: 1. 首先,我们定义了常量MAXN表示背包的最大容量,并声明了一个长度为MAXN的dp数组,dp[i]表示容量为i时的最大价值。 2. 接下来,从输入中读取背包容量m和物品个数n。 3. 然后,使用一个循环遍历每个物品。在每次循环中,我们读取当前物品的体积v和价值p。 4. 接着,使用一个逆序的循环遍历背包容量j,从m到v。这样做是为了保证之前计算的dp[j-v]没有被覆盖。 5. 在内层循环中,我们更新dp[j]的值,将其更新为dp[j]和dp[j-v] + p的较大值。其中,dp[j]表示不选当前物品时的最大价值,dp[j-v] + p表示选择当前物品时的最大价值。 6. 最后,输出dp[m],即背包容量为m时的最大价值。 非常抱歉之前给出的回答有误,请忽略之前的回答。希望这个解释对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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