POJ 3264 Charm Bracelet

01背包问题求解
本文详细介绍了如何解决01背包问题,通过初始化、动态规划等步骤,最终输出背包最大价值。

01背包,还好没忘记是怎么写的!

/*Accepted 240K 266MS C++ 563B 2012-04-22 09:13:42 */
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#define MAXN 3407
#define MAXM 12900
#define max( a, b) ( a > b ? a : b)
int w[MAXN], d[MAXN];
int f[MAXM];
int N, M;

void init()
{
    for( int i = 1; i <= N; i ++)
        scanf( "%d%d", &w[i], &d[i]);
    memset( f, 0, sizeof f);
}

void dp()
{
    for( int i = 1; i <= N; i ++)
        for( int j = M; j >= w[i]; j --)
        {
            f[j] = max( f[j], f[j - w[i]] + d[i]);
        }
}

int main()
{
    while( scanf( "%d%d", &N, &M) == 2)
    {
        init();
        dp();
        printf( "%d\n", f[M]);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Yu2012/archive/2012/04/22/2464650.html

03-12
<think>嗯,用户想找POJ 3264的问题信息和解决方案。我先回忆一下POJ的问题编号对应的题目。POJ 3264好像是关于区间最值查询的,可能涉及线段树或者RMQ算法。 首先,我应该确认题目内容是否正确。POJ 3264的题目名称是“Balanced Lineup”,题目大意是给定一个数组,多次查询某个区间的最大值与最小值的差。对吧?用户可能需要具体的解法,比如数据结构的选择和实现。 接下来,我需要考虑解决方案。常用的方法有两种:线段树和稀疏表(Sparse Table,用于RMQ)。线段树的时间复杂度是预处理O(n log n),查询O(log n);而稀疏表的预处理是O(n log n),查询O(1)。这两种方法各有优劣,用户可能需要两者的比较。 然后,代码实现部分。用户可能需要示例代码,比如线段树的构建和查询函数,或者稀疏表的实现。要注意代码的正确性和效率,比如在Python中递归实现线段树可能因为栈深度问题不适用于大规模数据,但作为示例应该可以。 另外,用户提供的引用中有提到差分约束和SPFA算法,但这些可能不适用于POJ 3264,因为该题是区间查询问题,不需要差分约束。不过引用[3]提到差分约束用于判断正环,这可能与另一个题目相关,这里不需要涉及。 还要考虑生成相关问题,比如询问不同解法的比较、优化方法、应用场景等。用户可能想深入了解不同数据结构的适用情况,或者如何处理更大的数据量。 需要检查是否有站内引用相关的内容。用户给出的引用里,引用[3]和[4]可能不直接相关,但引用[4]提到POJ刷题顺序,可能建议用户参考该顺序进行练习,但不确定是否需要在此处引用。 最后,确保回答结构清晰,分点说明问题描述、解法分析和示例代码,并用正确的LaTeX格式行内公式,如时间复杂度表示为$O(n \log n)$。同时,独立公式如预处理和查询的时间复杂度需要用$$...$$格式单独成段吗?不过根据示例,可能不需要,除非有复杂公式。可能只需要行内公式即可。 总结,回答应包括:题目描述,解法分析(线段树和RMQ),示例代码(可能用Python),相关问题,以及正确引用提到的参考资料中相关部分。比如引用[4]提到刷题顺序,可以在建议用户参考时引用。</think>### POJ 3264问题解析 **问题描述** POJ 3264(Balanced Lineup)要求对一组数列进行多次区间查询,每次返回区间内最大值与最小值的差值。例如,给定$N$个元素的数组$H$和$Q$次查询,每次查询区间$[A, B]$需计算$\max(H[A..B]) - \min(H[A..B])$[^4]。 --- ### 解法分析 #### 1. **线段树(Segment Tree)** - **预处理**:构建两棵线段树,分别存储区间最大值和最小值。时间复杂度为$O(n)$。 - **查询**:对每次查询区间$[A,B]$,分别从两棵树中获取最大值和最小值,时间复杂度为$O(\log n)$。 - **总复杂度**:预处理$O(n)$ + 查询$O(q \log n)$。 #### 2. **稀疏表(Sparse Table, RMQ)** - **预处理**:构建两个二维数组$max\_table$和$min\_table$,通过动态规划计算区间最值。时间复杂度为$O(n \log n)$。 - **查询**:利用预处理的表,通过区间长度$2^j$的覆盖快速计算最值,时间复杂度为$O(1)$。 - **总复杂度**:预处理$O(n \log n)$ + 查询$O(q)$。 --- ### 示例代码(线段树实现) ```python class SegmentTree: def __init__(self, data, func): self.n = len(data) self.func = func # max或min函数 self.size = 1 while self.size < self.n: self.size <<= 1 self.tree = [0] * (2 * self.size) for i in range(self.n): self.tree[self.size + i] = data[i] for i in range(self.size - 1, 0, -1): self.tree[i] = self.func(self.tree[2*i], self.tree[2*i+1
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