Acwing--分组背包问题

本文介绍了一种特殊的背包问题——分组背包问题的解决方法。该问题的特点是每组物品中最多只能选择一件放入背包,并给出了具体的算法实现,通过一个示例程序详细展示了如何计算在背包容量限制下能够获得的最大价值。

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有 NN 组物品和一个容量是 VV 的背包。

每组物品有若干个,同一组内的物品最多只能选一个。
每件物品的体积是 vijvij,价值是 wijwij,其中 ii 是组号,jj 是组内编号。

求解将哪些物品装入背包,可使物品总体积不超过背包容量,且总价值最大。

输出最大价值。

输入格式

第一行有两个整数 N,VN,V,用空格隔开,分别表示物品组数和背包容量。

接下来有 NN 组数据:

  • 每组数据第一行有一个整数 SiSi,表示第 ii 个物品组的物品数量;
  • 每组数据接下来有 SiSi 行,每行有两个整数 vij,wijvij,wij,用空格隔开,分别表示第 ii 个物品组的第 jj 个物品的体积和价值;

输出格式

输出一个整数,表示最大价值。

数据范围

0<N,V≤1000<N,V≤100
0<Si≤1000<Si≤100
0<vij,wij≤1000<vij,wij≤100

输入样例

3 5
2
1 2
2 4
1
3 4
1
4 5

输出样例:

8

多重背包是分组背包的一种特殊情况。就是每组是的物品是1,2,3...(题目要求)这样的。

对于这个题目:先循环物品,再循环体积,再循环决策~

01背包是选和不选,而分组背包是对于s个物品的选和不选

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=100010;
int f[N],w[N],v[N];
 
int main(){
	
	int n,m;
	cin>>n>>m;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		int s;
		cin>>s;
		for(int j=0;j<s;j++)cin>>v[j]>>w[j];
		for(int j=m;j>=0;j--){
			for(int k=0;k<s;k++){
				if(j>=v[k])///剩下的体积要大于等于所选物品的体积 
				f[j]=max(f[j],f[j-v[k]]+w[k]);
			}
		}
	}
	cout<<f[m]<<endl;
	return 0;
}

<think>好的,用户想学习或解决AcWing平台上动态规划相关的算法问题,我需要提供相应的题解和学习资源。首先,我得回忆一下AcWing的动态规划题目有哪些典型题,以及用户可能需要的学习路径。 用户提到的引用中有几个题解,比如341题最优贸易的分层图解法,这可能属于动态规划的变种。还有购物单问题,可能涉及背包DP。另外,引用4提到的离散化优化空间,可能和状态压缩有关。引用5的排队打水,可能需要贪心,但动态规划有时候也会结合贪心策略。 首先,动态规划的基础知识很重要,比如状态定义、转移方程、初始化等。用户可能需要从简单题开始,比如01背包问题,这是动态规划的经典入门题。然后逐步过渡到更复杂的问题,如完全背包、多重背包,以及像最长公共子序列、最长上升子序列这样的线性DP问题。 接下来,我需要整理AcWing上的相关题目。例如,AcWing 2. 01背包问题,这是最基础的。然后像AcWing 3. 完全背包问题AcWing 4. 多重背包问题,这些都是背包问题的变种。还有线性DP中的AcWing 895. 最长上升子序列,AcWing 896. 最长上升子序列 II(优化版),以及区间DP问题如AcWing 282. 石子合并。 用户提到的AcWing 341最优贸易题解,使用分层图方法,这可能涉及到状态机模型,属于动态规划的一种高级应用。状态机模型将问题分解成多个状态,每个状态之间的转移对应不同的操作,比如买入和卖出。这时候可能需要分层的状态设计,每一层代表不同的状态,比如未买入、已买入未卖出、已卖出。这种方法在动态规划中用于处理有多个阶段或操作的问题。 另外,购物单问题可能属于有依赖的背包问题,比如金明的预算方案,每个主件可以有多个附件,选择主件后才能选附件。这类问题需要处理依赖关系,通常使用分组背包或树形DP来解决。 对于学习资源,用户可能需要系统的课程或题解集合。AcWing的算法基础课和提高课都包含动态规划章节,适合系统学习。此外,题解区有很多高质量的解答,用户可以参考。比如,y总的讲解视频,或者其他用户的代码实现。 用户可能的疑问点包括如何定义状态,如何写出转移方程,以及如何进行空间优化。例如,在背包问题中,一维数组优化是通过逆序更新来避免重复计算。而在状态机模型中,需要明确每个状态转移的条件和计算方式。 另外,动态规划的优化技巧如单调队列、斜率优化、离散化等,可能在高级题目中出现。例如,引用4提到的离散化优化,用于减少空间复杂度,这在处理大范围数据时非常有用,比如当状态中的某些维度范围很大但实际使用较少时,可以通过离散化映射到更小的空间。 在推荐学习路径时,建议用户先掌握基本模型,再逐步挑战复杂问题。比如从背包问题开始,然后线性DP,区间DP,状态压缩DP,最后是状态机模型、树形DP等。同时,多练习相关题目,理解不同问题的状态设计和转移方式。 最后,用户可能需要具体的题解示例,比如针对某个题目的代码和思路分析。例如,对于AcWing 2. 01背包问题,可以给出二维和一维的解法,并解释状态转移的过程。对于状态机模型的问题,如AcWing 1052. 设计密码,需要详细说明状态的定义和转移条件。 总结来说,我需要提供动态规划的学习路径、典型例题、解题思路以及AcWing上的相关资源,帮助用户系统地学习和解决动态规划问题。</think>### AcWing动态规划问题学习指南 #### 一、动态规划基础知识 动态规划(DP)核心在于**状态定义**和**状态转移方程**。基本步骤包括: 1. 定义状态:$dp[i][j]$ 表示某种条件下的最优解 2. 初始化边界条件 3. 建立状态转移关系:$dp[i][j] = f(dp[i-1][k], ...)$ 4. 确定最终解的位置 #### 二、经典题型分类 ##### 1. 背包问题 - **01背包**:每个物品选一次 例题:AcWing 2. 01背包问题 状态转移:$dp[j] = \max(dp[j], dp[j - v_i] + w_i)$(一维数组逆序更新)[^1] - **完全背包**:物品无限次选取 例题:AcWing 3. 完全背包问题 状态转移:$dp[j] = \max(dp[j], dp[j - v_i] + w_i)$(一维数组正序更新) - **多重背包**:物品有数量限制 例题:AcWing 4. 多重背包问题 优化方法:二进制拆分、单调队列优化 ##### 2. 线性DP - **最长上升子序列(LIS)** 例题:AcWing 895. 最长上升子序列 状态定义:$dp[i]$ 表示以第$i$个元素结尾的LIS长度 优化后时间复杂度:$O(n \log n)$[^4] - **编辑距离** 例题:AcWing 899. 编辑距离 状态转移: $$dp[i][j] = \min\left\{\begin{array}{l} dp[i-1][j] + 1, \\ dp[i][j-1] + 1, \\ dp[i-1][j-1] + (a_i \neq b_j) \end{array}\right.$$ ##### 3. 区间DP - **石子合并** 例题:AcWing 282. 石子合并 状态定义:$dp[l][r]$ 表示合并区间$[l,r]$的最小代价 转移方程: $$dp[l][r] = \min_{k=l}^{r-1}(dp[l][k] + dp[k+1][r]) + \sum_{i=l}^r a_i$$ ##### 4. 状态机模型 - **最优贸易问题** 例题:AcWing 341. 最优贸易[^2] 解法:建立三层状态表示不同交易阶段 - 第一层:未买入 - 第二层:已买入未卖出 - 第三层:已卖出 #### 三、学习资源推荐 1. **AcWing官方课程** - 算法基础课:涵盖DP基础模型 - 算法提高课:包含树形DP、状态压缩等高级内容 2. **题解资源** - AcWing题解区:搜索题目编号查看高质量题解 - 经典教材参考:《算法竞赛进阶指南》动态规划章节 3. **代码模板** ```python # 01背包一维优化模板(Python示例) n, m = map(int, input().split()) dp = [0] * (m+1) for _ in range(n): v, w = map(int, input().split()) for j in range(m, v-1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - v] + w) print(dp[m]) ``` #### 四、常见优化技巧 1. **滚动数组**:将二维状态压缩为一维 2. **离散化**:处理大范围稀疏数据(如坐标范围大但实际使用点少)[^4] 3. **单调队列优化**:适用于决策单调性问题 4. **斜率优化**:将转移方程转化为凸包问题 #### 五、练习建议 1. 从简单模板题开始(如AcWing 2, 3, 895) 2. 逐步过渡到应用题(如AcWing 341, 282) 3. 每道题尝试写出: - 状态定义 - 转移方程 - 边界条件 - 空间优化方案
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