poj 1260 dp

本文介绍了一道经典的DP题目——POJ1260 Pearls的解决思路与代码实现。该问题涉及顾客购买珠宝时考虑额外购买和品质升级的成本,旨在寻找最小花费。通过动态规划的方法,确定了不同购买策略下的最优解。

poj 1260

Pearls
大致题意:现在有很多按品质升序排列,当然价格也是,的不同种类的珠宝。为防止只够买一个,顾客需要买所需个数再额外加10个。也可以将这些珠宝升级品质,看是否可以省钱,问你买这么多数量的珠宝最少花多少钱。
输入
第一行:几个cases
第一个case 第一行:珠宝种类n种,接下来n行,是目标购买个数和单价。
输出:最少花的钱
example:
Input:
2
2
100 1
100 2
3
1 10
1 11
100 12
Output:
330 1344
思路:知道是dp。但是 其实没什么思路。这题大概是半蒙的写出的方程。现在重新写写。
具体直接看代码好了。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define maxn 10001

using namespace std;

int c,n;
int num[maxn],val[maxn];
int sum[maxn];//记录第i种品质的购买总个数
int dp[maxn];
int i,j,k;

int main()
{
    scanf("%d",&c);
    while(c--)
    {
        scanf("%d",&n);
        sum[0]=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&num[i],&val[i]);
            sum[i]=sum[i-1]+num[i];
        }
        dp[0]=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
                dp[i]=dp[i-1]+(num[i]+10)*val[i];//当前这个等级不替换的情况所需的money
                for(j=1;j<=i;j++)
                 {
                    dp[i]=min(dp[i],dp[j-1]+(sum[i]-sum[j-1]+10)*val[i]);//将i替换成j等级所需要的money
                 }
        }
        printf("%d\n",dp[n]);
    }
    return 0;
}

题就解决了,其实关键就是当前等级替换还是不替换,写2个状态方程就好了~~。

### 关于拔河问题的动态规划实现 拔河问题是经典的 **0/1 背包变种问题**,其核心目标是将一群人分成两队,使得每队的人数最多相差 1,并且两队的体重总和尽可能接近。此问题可以通过动态规划 (Dynamic Programming, DP) 来解决。 #### 动态规划的核心思路 该问题可以转化为一个子集划分问题:给定一组重量 \( w_1, w_2, \ldots, w_n \),找到两个子集 \( A \) 和 \( B \),满足以下条件: 1. 子集 \( A \) 的权重之和与子集 \( B \) 尽可能接近。 2. 如果总人数为奇数,则其中一个子集多一个人;如果总人数为偶数,则两者人数相等。 通过定义状态转移方程来解决问题。设 \( S \) 是所有人重量的总和,\( half = S / 2 \) 表示一半的重量。我们尝试寻找不超过 \( half \) 的最大子集重量 \( sum_A \),从而另一部分的重量自然就是 \( sum_B = S - sum_A \)[^1]。 #### 实现细节 以下是基于动态规划的具体算法描述: 1. 定义数组 `dp`,其中 `dp[i]` 表示是否存在一种组合方式使其重量恰好等于 \( i \)。 2. 初始化 `dp[0] = true`,表示重量为零的情况总是可行。 3. 遍历每个人的重量 \( w_i \),更新 `dp` 数组的状态。 4. 找到最大的 \( j \leq half \) 并使 `dp[j] == true` 成立,此时 \( j \) 即为一侧的最大重量 \( sum_A \)。 下面是具体的代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { int n; while(cin >> n && n != 0){ vector<int> weights(n); int total_weight = 0; for(int &w : weights){ cin >> w; total_weight += w; } int half = total_weight / 2; vector<bool> dp(half + 1, false); // dp[i] means whether weight 'i' is achievable. dp[0] = true; for(auto w : weights){ for(int j = half; j >= w; --j){ if(dp[j - w]){ dp[j] = true; } } } // Find the largest possible value less than or equal to half int closest_sum = 0; for(int j = half; j >= 0; --j){ if(dp[j]){ closest_sum = j; break; } } cout << min(closest_sum, total_weight - closest_sum) << " " << max(closest_sum, total_weight - closest_sum) << endl; } } ``` 上述程序实现了如何利用动态规划求解拔河问题中的最优分配方案[^2]。 #### 常见错误分析 对于 POJ 和 UVa 上的不同表现,可能是由于输入处理上的差异所致。UVa 版本通常涉及多组测试数据,而 POJ 可能仅限单组输入。因此,在提交至 UVa 时需注意循环读取直到文件结束标志 EOF 出现为止[^3]。 另外需要注意的是边界情况以及整型溢出等问题,确保所有变量范围适当设置以容纳可能出现的最大数值。
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