hdu-1059-多重背包-Dividing

本文探讨了如何解决多重背包问题,通过将其转化为0-1背包和完全背包问题,提高了算法效率。提供了处理多重背包中物品过程的优化算法,并通过实例展示了如何应用此方法解决实际问题。

Dividing

Description

Marsha and Bill own a collection of marbles. They want to split the collection among themselves so that both receive an equal share of the marbles. This would be easy if all the marbles had the same value, because then they could just split the collection in half. But unfortunately, some of the marbles are larger, or more beautiful than others. So, Marsha and Bill start by assigning a value, a natural number between one and six, to each marble. Now they want to divide the marbles so that each of them gets the same total value. 
Unfortunately, they realize that it might be impossible to divide the marbles in this way (even if the total value of all marbles is even). For example, if there are one marble of value 1, one of value 3 and two of value 4, then they cannot be split into sets of equal value. So, they ask you to write a program that checks whether there is a fair partition of the marbles. 
 

Input

Each line in the input describes one collection of marbles to be divided. The lines consist of six non-negative integers n1, n2, ..., n6, where ni is the number of marbles of value i. So, the example from above would be described by the input-line ``1 0 1 2 0 0''. The maximum total number of marbles will be 20000. 

The last line of the input file will be ``0 0 0 0 0 0''; do not process this line. 
 

Output

For each colletcion, output ``Collection #k:'', where k is the number of the test case, and then either ``Can be divided.'' or ``Can't be divided.''. 

Output a blank line after each test case. 
 

Sample Input

1 0 1 2 0 0
1 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 

Sample Output

Collection #1:
Can't be divided.
Collection #2:
Can be divided.

题意:有价值分别为1,2,3,4,5,6的弹珠,弹珠的数量分别为输入数据的n1,n2,n3,n4,n5,n6,问能否将其平均分成价值相等的两份

直接用多重背包写超时了,

f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k<=n[i]}

复杂度是O(V*Σn[i])。

参考了别人的代码.

将其转化为0-1背包及完全背包问题

转化为01背包问题:把第i种物品换成n[i]件01背包中的物品,则得到了物品数为Σn[i]的01背包问题,直接求解,复杂度仍然是O(V*Σn[i])。

但是我们期望将它转化为01背包问题之后能够像完全背包一样降低复杂度。仍然考虑二进制的思想,我们考虑把第i种物品换成若干件物品,使得原问题中第i种物品可取的每种策略——取0..n[i]件——均能等价于取若干件代换以后的物品。另外,取超过n[i]件的策略必不能出现。

方法是:将第i种物品分成若干件物品,其中每件物品有一个系数,这件物品的费用和价值均是原来的费用和价值乘以这个系数。使这些系数分别为1,2,4,...,2^(k-1),n[i]-2^k+1,且k是满足n[i]-2^k+1>0的最大整数。例如,如果n[i]为13,就将这种物品分成系数分别为1,2,4,6的四件物品。

分成的这几件物品的系数和为n[i],表明不可能取多于n[i]件的第i种物品。另外这种方法也能保证对于0..n[i]间的每一个整数,均可以用若干个系数的和表示,这个证明可以分0..2^k-1和2^k..n[i]两段来分别讨论得出,

这样就将第i种物品分成了O(log n[i])种物品,将原问题转化为了复杂度为O(V*Σlog n[i])的01背包问题,是很大的改进。

下面给出O(log amount)时间处理一件多重背包中物品的过程,其中amount表示物品的数量:

procedure MultiplePack(cost,weight,amount)

if cost*amount>=V

{

        CompletePack(cost,weight)

        Return

}

    integer k=1

while k<amount

{

        ZeroOnePack(k*cost,k*weight)

        amount=amount-k

        k=k*2

}

    ZeroOnePack(amount*cost,amount*weight)

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
int dp[200000];
int sum;
void cpl(int c,int w)//完全背包
{
    int i;
    for(i=c;i<=sum/2;i++)
    {
        if(dp[i]<dp[i-c]+w)
            dp[i]=dp[i-c]+w;
    }
}
void one(int c,int w)//0-1背包
{
    int i;
    for(i=sum/2;i>=c;i--)
    {
        if(dp[i]<dp[i-c]+w)
            dp[i]=dp[i-c]+w;
    }
}
void muty(int c,int w,int amount)//多重背包
{
    int v;
    if(c*amount>=sum/2)             //相当于物体对于容量为sum/2的背包,个数无限多,所以当成完全背包处理
    {
        cpl(c,w);
        return;
    }
    v=1;
    while(v<=amount)        //转化成0-1背包处理,用二进制压缩进行优化
    {
        one(c*v,w*v);
        amount-=v;
        v*=2;
    }
    one(c*amount,amount*w);
}
int main()
{
    int a[10],i,j,k,num=0;
    while(scanf("%d%d%d%d%d%d",&a[1],&a[2],&a[3],&a[4],&a[5],&a[6])!=EOF&&(a[1]!=0||a[2]!=0||a[3]!=0||a[4]!=0||a[5]!=0||a[6]!=0))
    {
        printf("Collection #%d:\n",++num);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        sum=(a[1]+a[2]*2+a[3]*3+a[4]*4+a[5]*5+a[6]*6);
        if(sum%2!=0)
        {
            printf("Can't be divided.\n\n");
            continue;
        }
        for(i=1;i<=6;i++)
        {
            if(a[i])
            muty(i,i,a[i]);
        }
        if(dp[sum/2]==sum/2)
            printf("Can be divided.\n");
        else
            printf("Can't be divided.\n");
            printf("\n");
    }}
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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