C - Coin Change (III)(多重背包 二进制优化)

本文介绍了一种解决特定硬币组合问题的方法,该问题要求计算使用不同类型的硬币可以产生的不同数值的数量。通过输入不同类型的硬币及其数量,程序能够找出在给定范围内所有可能的值。文章提供了一个具体的代码实现示例。
C - Coin Change (III)
Time Limit:2000MS      Memory Limit:32768KB      64bit IO Format:%lld & %llu

Description

In a strange shop there are n types of coins of value A1, A2 ... AnC1, C2, ... Cn denote the number of coins of value A1, A2 ... Anrespectively. You have to find the number of different values (from 1 to m), which can be produced using these coins.

Input

Input starts with an integer T (≤ 20), denoting the number of test cases.

Each case starts with a line containing two integers n (1 ≤ n ≤ 100), m (0 ≤ m ≤ 105). The next line contains 2n integers, denoting A1, A2... An, C1, C2 ... Cn (1 ≤ Ai ≤ 105, 1 ≤ Ci ≤ 1000). All Ai will be distinct.

Output

For each case, print the case number and the result.

Sample Input

2

3 10

1 2 4 2 1 1

2 5

1 4 2 1

Sample Output

Case 1: 8

Case 2: 4

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <stdio.h>
 3 #include <string.h>
 4 using namespace std;
 5 #define mod 100000007
 6 int a[1001],c[101],dp[100001],b[101];
 7 int main()
 8 {
 9     int n,k,t,i,j,r;
10     scanf("%d",&t);
11     for(i=1; i<=t; i++)
12     {
13         memset(dp,0,sizeof(dp));
14         scanf("%d%d",&n,&k);
15         for(j=1; j<=n; j++)scanf("%d",&b[j]);
16         for(j=1; j<=n; j++)scanf("%d",&c[j]);
17         int nu=0,re,rs;
18         for(j=1; j<=n; j++)
19         {
20             re=b[j],rs=c[j];
21             c[j]*=b[j];
22             while(rs)
23             {
24                 if(re<c[j])
25                     a[nu++]=re,c[j]-=re;
26                 else a[nu++]=c[j];
27                 rs>>=1;
28                 re<<=1;
29             }
30         }
31         for(j=0; j<nu; j++)
32         {
33             for(r=k; r>=0; r--)
34             {
35                 if(dp[r]&&r+a[j]<=k)
36                     dp[r+a[j]]=1;
37                 if(r==0&&a[j]<=k)
38                     dp[a[j]]=1;
39             }
40 
41         }
42         int sum=0;
43         for(r=0; r<=k; r++)sum+=dp[r];
44         cout<<"Case "<<i<<": ";
45         cout<<sum<<endl;
46     }
47 
48 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ERKE/p/3582219.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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