qq_51455933的博客

题目链接 1.思想转换 对于每头牛，要么选要么不选，有点类似于01背包，但是又有两个参数：智力值和幽默值，我们设dp[i]为智力值为i时对应的幽默值最大，最终选择完后能够得到最大的幽默值， ...

题目链接 数据超过范围时的处理方法 #include<iostream> using namespace std; #define ll long long const ll inf=1e18; int main() { int n,k; while(cin>>n>>k){ ll dp[1005]={0},a[1005]={0}; dp[0]=1; for(int i=1;i<=k;i++){

背包问题学习1 背包问题学习2 背包问题学习3 时间分割点（上周所写以及本周所写） 背包问题学习4 背包问题学习5 背包问题学习6

记录路径的代码书写注意点 1.因为是记录路径，所以要一个一个的背包进行更新，不能使用二进制代码优化 2.主要代码部分 if (dp[j - v[i]] + 1 > dp[j] && dp[j - v[i]] && used[j - v[i]] < num[i]) { dp[j] = dp[j - v[i]] + 1; used[j] = used[j -

题目链接 1.循环细节 写出相应代码后，如果循环明显会超时，则考虑优化 可能的优化角度 （1）代码本身能够优化：比如背包的二进制优化，即是对代码本身进行优化 （2）题目条件进行优化：比如说这个题，本金和固定bond部分都是1000的倍数，从而对循环量进行优化 对第二条也要警惕些，从第二条感觉到题目的输入部分对数据量的描述也要警惕了（能够优化循环量） 2.题目代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> u

题目链接 1.二进制代码优化放进循环中的代码 for (i = 1; i <= n; i++) { for (k = 1; k <= num[i]; k *= 2) { for (j = vol; j >= k * val[i]; j--) { dp[j] = min(dp[j], dp[j - k * val[i]] +

poj1276/作业题O 做题时漏掉的点：dp状态更新覆盖掉了之前的状态 反思点：降维时要考虑之前的状态是否会被覆盖掉 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <stdlib.h> #include<vector> #define N 10 #define maxn 10010 #define maxnn 100010 using namespace

题目链接 1.思维转换 两个人分的石子重量值相同，等效成一个人分得一半的石子值，瞬间出来了背包问题模板 也就是说有相同量要归到最小规模——便于表示、出思路 2.二进制优化代码模板 int j = 1; for (int i = 1; i <= N; i++) { int temp = 1; while (a[i] > temp) { c[j++] = temp

作业题E/hdu3466 #include<algorithm> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; const int maxn = 5001; int n, m; int dp[maxn]; struct xiao { int pi, qi, vi; }a[maxn]; bool cmp(xiao x, xiao y) { return x.pi - x.qi > y