FZU 2214 Knapsack problem 01超大背包

针对一项特殊条件的大容量背包问题,本文介绍了一种创新性的解决思路。通过转换价值与容量的角色,实现对最大价值的高效求解,并提供了一个具体的AC代码示例。
Problem 2214 Knapsack problem

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Problem Description

Given a set of n items, each with a weight w[i] and a value v[i], determine a way to choose the items into a knapsack so that the total weight is less than or equal to a given limit B and the total value is as large as possible. Find the maximum total value. (Note that each item can be only chosen once).


Input


The first line contains the integer T indicating to the number of test cases.

For each test case, the first line contains the integers n and B.

Following n lines provide the information of each item.

The i-th line contains the weight w[i] and the value v[i] of the i-th item respectively.

1 <= number of test cases <= 100

1 <= n <= 500

1 <= B, w[i] <= 1000000000

1 <= v[1]+v[2]+...+v[n] <= 5000

All the inputs are integers.


Output

For each test case, output the maximum value.


Sample Input
1
5 15
12 4
2 2
1 1
4 10

1 2


Sample Output

15

    一道典型的01背包题,而区别在于,这道题容量的最大范围达到了1000000000,所以如果用常规的01背包的做法是不行的,存容量的数组存不了那么大,而且就算存的下,数据太大也会出现TLE的情况。不过,这题提到了1 <= v[1]+v[2]+...+v[n] <= 5000,这个数据还不算大,所以,这道题可以倒过来去想。将价值和容量的数组调换,求出在n价值的情况下所需的最小容量,最后再跑一个循环查找第一个合适的容量,输出此时的价值就可以了。

    需要注意的是因为倒过来计算了,所以查找的不是max而是min,f数组也要初始化为最大值,f[0]=0。

    下面AC代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int f[5005];
int w[5005];
int v[5005];

int min(int a,int b)
{
    return a<b?a:b;
}
int main()
{
    int kase;
    scanf("%d",&kase);
    while(kase--)
    {
        memset(w,0,sizeof(w));
        memset(v,0,sizeof(v));
        int n;
        int b;
        int V=0;
        scanf("%d%d",&n,&b);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&w[i],&v[i]);
            V+=v[i];
        }
        f[0]=0;
        for(int i=1;i<=V;i++)
        {
            f[i]=1000000000;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=V;j-v[i]>=0;j--)
            {
                f[j]=min(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
            }
        }
        for(int i=V;i>=0;i--)
        {
            if(f[i]<=b)
            {
                cout<<i<<endl;
                break;
            }
        }
    }
    return 0;
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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