完全背包

//poj 3260 The Fewest Coins

/*

题意:John带了n种币值Vi的确定数量Ci的硬币,而shopkeeper的硬币无限多.
给出T,求John支付的硬币数目加上售货员找零的硬币数目的最小值。如果无法支付T,输出-1 
支付时硬币数量有限制,为多重背包问题. 找零时硬币数量无限制,为完全背包问题
*/


#include<iostream>        //多重背包和完全背包
using namespace std;    
int main()    
{
    int n,t,euro[110],num[110],dp[30000],maxn;
    cin>>n>>t;
    int mx=0;
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        cin>>euro[i];
        mx=max(mx,euro[i]);
    }
    maxn=mx*mx+t;        //上界
    for(int i=1;i<=n;++i)
        cin>>num[i];
    fill(dp,dp+maxn+1,-1);
    dp[0]=0;

    //John付钱  多重背包,通过二进制方法转化为01背包
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        int k=1,s=num[i];
        while(s>=k)
        {
            for(int j=maxn;j>=euro[i]*k;--j)
            if(dp[j-euro[i]*k]!=-1)
            {
                if(dp[j]==-1)
                    dp[j]=dp[j-euro[i]*k]+k;    //注意是 +k
                else
                    dp[j]=min(dp[j],dp[j-euro[i]*k]+k);
            }
            s-=k;k*=2;    
        }
        for(int j=maxn;j>=euro[i]*s;--j)
            if(dp[j-euro[i]*s]!=-1)
            {
                if(dp[j]==-1)
                    dp[j]=dp[j-euro[i]*s]+s;
                else
                    dp[j]=min(dp[j],dp[j-euro[i]*s]+s);
            }
    }

    //shopkeeper找钱  完全背包
    for(int i=1;i<=n;++i)    
    {
        for(int j=maxn-euro[i];j>0;--j)            //因为是减,所以要逆序循环
            if(dp[j+euro[i]]!=-1)
            {
                if(dp[j]==-1)
                    dp[j]=dp[j+euro[i]]+1;
                else
                    dp[j]=min(dp[j],dp[j+euro[i]]+1);
            }
    }    

    cout<<dp[t]<<endl;
    return 0;
}

/*

上界为:T+maxValue^2,其中maxValue为最大硬币面值。
证明:反证法。假设存在一种支付方案,John给的钱超过T+maxValue^2, 则售货员找零超过maxValue^2,找的硬币数目超过maxValue个,将其看作一数列,求前n项和sum(n),
根据鸽巢原理,至少有两 个对maxValue求模的值相等,假设为sum(i)和sum(j),i<j,则i+1...j的硬币面值和为maxValue的倍数,
同理,John给的钱中也有 一定数量的硬币面值和为maxValue的倍数,
则这两堆硬币可用数量更少的maxValue面值硬币代替,产生更优方案。

*/
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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