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私信TA

用户名:zhangshuo

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签 名:

像狗一样的学习,像绅士一样地玩耍。

等  级
排  名 6
经  验 30172
参赛次数 10
文章发表 201
年  龄 12
在职情况 学生
学  校 芜湖市第十一中学
专  业

  自我简介:

今日懒惰流下的口水,将会成为明日里伤心的泪水。

解题思路:





注意事项:





参考代码:


我贴激动了!!!!!


在程序测试机上试了n个代码终于成功了一个

带有附件的背包问题,它属于01背包的变式。
这题还好,每一个物品最多只有两个附件,那么我们在对主件进行背包的时候,决策就不再是两个了,而是五个。
还记得01背包的决策是什么吗?
1.不选,然后去考虑下一个
2.选,背包容量减掉那个重量,总值加上那个价值。
这个题的决策是五个,分别是:
1.不选,然后去考虑下一个
2.选且只选这个主件
3.选这个主件,并且选附件1
4.选这个主件,并且选附件2
5.选这个主件,并且选附件1和附件2.
这个。。。很好想吧。。。
我们知道,01背包的状态转移方程(已使用滚动数组优化)是f[j] = max(f[j],f[j-w[i]]+c[i]),那么,这道题的转移方程也就不难写出了。
等等,你得先判断某个选附件的决策是不是可行的,如果当前的容量还够放第一个,或第二个,或两个都选的附件,那么才能考虑转移。
当然,不选附件的话就不用判啦,直接01背包的转移方程即可。
我们令main_item_w数组表示某个主件的费用,而main_item_c数组表示某个主件的价值。
同样的,用二维数组annex_item_w表示某个附件的费用,annex_item_c表示某个附件的价值,第二维只需要0,1,2这三个数,其中第二维是0的场合表示这个主件i的附件数量,它只能等于0或1或2。第二维是1或者是2的值代表以i为主件的附件1或者附件2的相关信息(费用 价值)。这些数组的信息应该在读入时处理好,具体详见代码。
这样,状态转移方程就是四个。
不选附件的①:f[j] = max(f[j],f[j-main_item_w[i]]+main_item_c[i]);
选附件1的②:f[j] = max(f[j],f[ j - main_item_w[i] - annex_item_w[i][1] ] + main_item_c[i] + annex_item_c[i][1]);
选附件2的③:f[j] = max(f[j],f[ j - main_item_w[i] - annex_item_w[i][2] ] + main_item_c[i] + annex_item_c[i][2]);
选附件1和附件2的④:f[j] = max(f[j],f[ j - main_item_w[i] - annex_item_w[i][1] - annex_item_w[i][2] ] + main_item_c[i] + annex_item_c[i][1] + annex_item_c[i][2]);
已经滚动掉了第一维,道理和正常向的01背包都是一样的,即只有i和i-1有关系,但是这个规律在循环中已经满足了所以完全没必要记录。
目标状态f[n],输出就好。
参考代码:



#include <iostream>
#define maxn 32005
using namespace std;
int n,m;int v,p,q;
int main_item_w[maxn];
int main_item_c[maxn];
int annex_item_w[maxn][3];
int annex_item_c[maxn][3];
int f[maxn];int main()
{    cin >> n >> m;  
  for (int i=1;i<=m;i++)
  {   
       cin >> v >> p >> q;    
      if (!q)
      {
            main_item_w[i] = v;
            main_item_c[i] = v * p;
        }        else{
            annex_item_w[q][0]++;
            annex_item_w[q][annex_item_w[q][0]] = v;
            annex_item_c[q][annex_item_w[q][0]] = v * p;
        }
    }    for (int i=1;i<=m;i++)   
         for (int j=n;main_item_w[i]!=0 && j>=main_item_w[i];j--)
         {
            f[j] = max(f[j],f[j-main_item_w[i]]+main_item_c[i]);       
                 if (j >= main_item_w[i] + annex_item_w[i][1])
                f[j] = max(f[j],f[ j - main_item_w[i] - annex_item_w[i][1] ] + main_item_c[i] + annex_item_c[i][1]);            if (j >= main_item_w[i] + annex_item_w[i][2])
                f[j] = max(f[j],f[ j - main_item_w[i] - annex_item_w[i][2] ] + main_item_c[i] + annex_item_c[i][2]);            if (j >= main_item_w[i] + annex_item_w[i][1] + annex_item_w[i][2])
                f[j] = max(f[j],f[ j - main_item_w[i] - annex_item_w[i][1] - annex_item_w[i][2] ] + main_item_c[i] + annex_item_c[i][1] + annex_item_c[i][2]);

         }     cout << f[n] << endl;     return 0;
}


 

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