Skyline

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题是无限背包问题，根据重量的约束关系，直接暴力搜索。3.代码：#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题利用拆分法+01背包解决，通过题意可以知道，我们需要做2次多重背包，第一次计算出最小的面积，第二次计算出最小费用。然而由于200*100*100=2e6，背包的W值过大，肯定会TLE,因此需要将每个物品按照二进制拆分成logMi个，由于Mi最大只有100，因此拆分后的物品总量最多只有200*log(2,100)=2000个，而且拆分后的物品的能量最少

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题是分组背包的模板题，直接按照模板的步骤来即可：第一步遍历所有组，第二步从大到小遍历天数，第三步遍历第i组中所有的元素。3.代码：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题是完全背包问题的一种变形。根据题意描述，每种物品的价值随着A[i]是线性变化的，但是并不随着B[i]线性变化，B[i]仅仅是在第一次挑选第i件物品是才算入，其他时候均不算入。因此，这里的状态要比普通的完全背包增加一个维度：是否是第一次选第i件物品，即用(i,j,flag)表示当前背包容量为j时，是否为第一次选第i件物品时的最大价值。那么不难得到如下状

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题就是经典的01背包问题，i逆序枚举的写法就不介绍了，主要说一下经典的错误写法。如果将输入的n个物品下标设为0~n-1，给出正确的写法和错误的写法。3.代码：（正确的写法）//#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")#include#include#include

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题利用01背包解决。不过稍微运用了一下逆向思维。如果按照经典的思路，应该是概率作为容量，钱数作为价值，但是由于概率是浮点数，不能直接当做下标来使用，因此不妨换一个角度来考虑：概率作为价值，钱数作为容量。我们把所有的概率都转化为不被抓的概率，那么，本题实际上是求解不被抓的概率刚刚大于P的时候，最大的容量是多少。这样就可以用经典的01背包求解了。3.代

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题利用动态规划解决。首先需要一点点的推导，即什么情况下两个克隆体可以共存，假设A,B两个克隆体可以共存，必然有一个属性A大于B，而另一个A小于B，直观上感觉：如果他们的属性值的和sum相同的话，就一定可以共存。这一点很容易证明。       第二点，两个sum值不相同的克隆体能共存吗？显然也是可以的。然而当所有的sum值相同的克隆体都组成一类的话，

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题利用dp解决。不过首先要做一点分析。根据题意，我们需要在数组中，每相邻k个数要进行一次求和运算，那么，我们不妨把从下标i开始计算的数全部找出来，把他们看做一组，即下标为i,i+k,i+2k,...i+(n-1-i)/k*k这些数看做一个组的，我们发现，最多只能有k组(i只能从0取到k-1，再往后就会出现重复计算)。而且，只有n%k个组是包含n/k+1

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题属于01背包型的dp问题。为了使得问题变得便与思考，我们可以顺序考虑每一个数字。事先用数组cnt统计输入的数字的个数。接下来，考虑数字i。如果选择删除它的话，由于是按顺序考虑的，因此所有的i-1都将被删去，那么分数为d[i]+i*cnt[i]；如果不删除它，那么分数就是d[i-1]。只需要取较大者即可。3.代码：#define _CRT_SE

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题是一道动态规划题，不过可以直接进行暴力搜索，和上次CF的ZeptoLab的C题完全一样，不再赘述。3.代码：#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include#include#include#include#include#include#include#include#include#inc

1.题目描述：点击打开链接2.解题思路：本题是完全背包+多重背包的题目。根据题意，可以用dp[i]表示面值为i时候最少用到多少个硬币，根据题意不难发现，John给出硬币的情况是多重背包，而shopkeeper找零的情况是完全背包。这样，可以事先求出来相应的结果，最后扫描一遍求解最小值即可。不过这里有一个难点是如何确定枚举的上界。这里我根据感觉设置的是W+12000作为最大上界。3.代码：