Acwing--摆花(多重背包)

本文介绍了一种使用多重背包算法解决特定摆花方案的问题。问题背景是在限制条件下计算出不同花盆排列组合的数量,通过逐步迭代填充数组实现高效求解。

小明的花店新开张,为了吸引顾客,他想在花店的门口摆上一排花,共 mm 盆。

通过调查顾客的喜好,小明列出了顾客最喜欢的 nn 种花,从 11 到 nn 标号。

为了在门口展出更多种花,规定第 ii 种花不能超过 aiai 盆,摆花时同一种花放在一起,且不同种类的花需按标号的从小到大的顺序依次摆列。

试编程计算,一共有多少种不同的摆花方案。

输入格式

第一行包含两个正整数 nn 和 mm,中间用一个空格隔开。 

第二行有 nn 个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,依次表示 a1,a2,…,ana1,a2,…,an。

输出格式

输出只有一行,一个整数,表示有多少种方案。

注意:因为方案数可能很多,请输出方案数对 10000071000007 取模的结果。

数据范围

0<n,m≤1000<n,m≤100,
0≤ai≤1000≤ai≤100

输入样例:

2 4
3 2

输出样例:

2

 题意是输入一个n,n种花,然后输入一个m,需要m盆花。下面一行为第i种花有的盆数。

要求的是m盆花,可以有多少种摆放的方案,(摆花时同一种花放在一起,且不同种类的花需按标号的从小到大的顺序依次摆列。

思路就是多重背包,背包的容量就是m盆花,每个花的体积都是1。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=50010,mod=1000007;
int f[N];//n盆时的方案数 
 
int main()
{
	int n,m;
	while(cin>>n>>m)
	{
		int a;
		memset(f,0,sizeof(f));
		f[0]=1;//0盆的方案数目为1 
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			cin>>a;
			for(int j=m;j>=0;j--)//背包容量 
			{
				for(int k=1;k<=a&&k<=j;k++)//此花的盆数 
				{
					//f[j]=f[j]+f[j-k];
					f[j]=(f[j]+f[j-k])%mod;
				}
			}
		}
		cout<<f[m]<<endl;
		
	}
	
	return 0;
}

### AcWing 平台上的背包问题资源 #### 动态规划中的背包问题概述 背包问题是经典的算法竞赛题目之一,在动态规划领域占有重要地位。这类问题通常涉及给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,在限定总重量的前提下如何选择这些物品使得所选物品的总价值最大。 #### 完全背包问题解析 对于完全背包问题而言,其核心在于允许同一种类型的物品被无限次选。通过类比推导公式可得出变量`k`可以去除这一结论[^1]。具体实现上采用了一维数组来进行状态转移方程的设计: ```cpp for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = v[i]; j <= m; ++j) { f[j] = max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]); } } ``` 此段代码展示了简化后的版本,其中内层循环正向遍历容量范围,确保每次更新都基于当前轮次的数据而非之前的结果,实现了空间复杂度的有效降低。 #### 多重背包问题处理方法 针对多重背包问题,则引入了更复杂的策略——利用单调队列来追踪最优解路径。由于目标是从一系列可能的状态组合中挑选出最佳方案,因此需要特别关注那些形如 `{dp[j], dp[v+j], ...}` 的序列,并从中找出最大值作为新的决策依据[^2]。 #### 01背包问题基础概念 相比之下,最基础也最常见的形式莫过于01背包问题。这里每个项目仅有一次机会决定是否加入集合之中。解决此类问题的关键在于构建二维表格记录不同阶段下的局部最优解,最终汇总成全局最优解。当面对第`i`件商品时,存在两种情形:要么放弃它保持原有状况不变(`f[i]=f[i−1]`);要么接纳该物件并调整剩余可用空间(`f[i][j]=f[i−1][j−v]+w`),最后比较两者择优而录[^3]。
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