有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。
第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。
求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。
输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。
接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。
输出格式
输出一个整数,表示最大价值。
数据范围
0<N≤1000
0<V≤2000
0<vi,wi,si≤2000
提示:
本题考查多重背包的二进制优化方法。
输入样例:
4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2
输出样例:
10
没有看过多重背包问题可以去看看我的上一篇博客:多重背包问题1。球球了
那么我们为什么不能用上一个问题的方法呢,因为数据范围是很大。
时间复杂度是1000乘2000乘2000,那么就是40亿,而C++最多可以处理一亿个数据,所以一定会超时。那么我们就可以用二进制优化。
怎么优化呢?
比如s=1024,即这一组物品的个数。那么我们想一想真的需要从0枚举到1024吗,答案是否定的!我们可以将这些物品打包成10组。每一组最多只能选一次。
那么这些组数为1,2,4,…,512. 我们就可以用这些组数来拼凑出从0~1024的任意一个数字(如果用第一组,则我们可以拼凑出0到1这些数,那么我们再加上第二组,那么我们就可以拼凑出来2到3这些数,合起来就是0到3,以此类推我们就可以得到0到1024之间任意一种情况)。
所以说优化就是:把所有的这些物品划分成若干组,每一组只能选或者不选。是不是和01背包一模一样呢?
自此,优化就完成了。
代码如下:
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 25000,M=2010;
int v[N],w[N],s[N];
int f[N];
int n,m;
int main()
{
cin>>n>>m;
int cnt=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int a,b,s;
cin>>a>>b>>s;
int k=1;
while(k<=s)
{
cnt++;
v[cnt]=k*a;
w[cnt]=k*b;
s-=k;
k *= 2;
}
if(s>0)//如果最后s还有剩余,那么加上剩余的s就是完整的物品数。
{
cnt++;
v[cnt]=a*s;
w[cnt]=b*s;
}
}
n=cnt;
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=m;j>=v[i];j--)
f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+w[i]);
cout << f[m] << endl;
return 0;