HDU-1203(01背包)

本文介绍了一个留学申请场景下的数学问题,旨在最大化获得至少一份offer的概率。通过动态规划算法,计算在有限预算内申请人能获得offer的最大概率。

I NEED A OFFER!

Problem Description
Speakless 很早就想出国,现在他已经考完了所有需要的考试,准备了所有要准备的材料,于是,便需要去申请学校了。要申请国外的任何大学,你都要交纳一定的申请费用, 这可是很惊人的。Speakless没有多少钱,总共只攒了n万美元。他将在m个学校中选择若干的(当然要在他的经济承受范围内)。每个学校都有不同的申 请费用a(万美元),并且Speakless估计了他得到这个学校offer的可能性b。不同学校之间是否得到offer不会互相影响。“I NEED A OFFER”,他大叫一声。帮帮这个可怜的人吧,帮助他计算一下,他可以收到至少一份offer的最大概率。(如果Speakless选择了多个学校,得 到任意一个学校的offer都可以)。
 
Input
输入有若干组数据,每组数据的第一行有两个正整数n,m(0<=n<=10000,0<=m<=10000)
后面的m行,每行都有两个数据ai(整型),bi(实型)分别表示第i个学校的申请费用和可能拿到offer的概率。
输入的最后有两个0。
 
Output
每组数据都对应一个输出,表示Speakless可能得到至少一份offer的最大概率。用百分数表示,精确到小数点后一位。
 
Sample Input
10 3 4 0.1 4 0.2 5 0.3 0 0
 
Sample Output
44.0%
 
You should use printf("%%") to print a '%'.

这道题目我想的很复杂啊,好吧,我错了。

求得是的到offer的最大概率,反过来,就是求得不到offer的最小概率。然后再减
dp[j] = min(dp[j], dp[j-val[i]*weg[i]]);
算概率肯定是用之前得不到的概率 乘以 当前得不到的概率,然后作比。

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <algorithm>
 4 #include <cstring>
 5 
 6 using namespace std;
 7 const int max_size = 10010;
 8 int val[max_size];
 9 double weg[max_size];
10 bool vis[max_size];
11 double dp[max_size];
12 
13 int main()
14 {
15     int vol, n;
16 
17     while(scanf("%d %d", &vol, &n) != EOF)
18     {
19         if(vol == 0 && n == 0)
20             break;
21         else
22         {
23             for(int i = 0; i < max_size; i++)
24                 dp[i] = 1;
25             for(int i = 0; i < n; i++)
26             {
27                 scanf("%d %lf", val+i, weg+i);
28                 weg[i] = 1 - weg[i];
29             }
30 
31             for(int i = 0; i < n; i++)
32             {
33                 for(int j = vol; j - val[i] >= 0; j--)
34                 {
35                     dp[j] = min(dp[j], dp[j-val[i]] * weg[i]);
36                 }
37             }
38 
39             printf("%0.1f%%\n", 100 * (1 - dp[vol]));
40         }
41 
42     }
43     return 0;
44 }
View Code

 



转载于:https://www.cnblogs.com/ya-cpp/p/4342781.html

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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