POJ 3624 Charm Bracelet 简单01背包

本文详细解析了01背包问题的解决方法,采用一维滚动数组优化存储空间,通过示例代码展示了如何在限定重量内获得最大价值。

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题目大意:有n件珠宝,每个珠宝的魅力值为v,重量为w,求在重量不超过m的情况下能达到的最大魅力值。

 

题目思路:简单的01背包,由于二维数组会超内存所以应该压缩成一维数组。

dp[i][j],表示选取i件物品,重量为j的情况下能达到的最大魅力值,则容易推出dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[j]),可以看出当前的dp[i][j]只和前一轮有关,所以可以采用滚动数组的办法进行压缩:dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]).

 

#include<cstdio>
#include<stdio.h>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<queue>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAX 100005

using namespace std;

int v[MAX],w[MAX],dp[MAX];

void Init()
{
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    memset(w,0,sizeof(dp));
    memset(v,0,sizeof(v));
}
int main()
{
    int n,m,i,j,a[MAX];

    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        Init();//初始化

        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&w[i],&v[i]);
        }


        dp[0]=0;//确定边界状态

        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            for(j=m;j>=w[i];j--)//倒着进行遍。否则因为前面数据已经发生改变而影响后面的求解。
            {
                dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]);
            }
        }

        printf("%d\n",dp[m]);
    }

    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/alan-W/p/5735835.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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