NO.88十六届蓝桥杯备战|动态规划-多重背包|摆花(C++)
多重背包
多重背包问题有两种解法:
- 按照背包问题的常规分析⽅式,仿照完全背包,第三维枚举使⽤的个数;
- 利⽤⼆进制可以表⽰⼀定范围内整数的性质,转化成01 背包问题。
⼩建议:并不是所有的多重背包问题都能⽤⼆进制优化,⽽且优化版本的代码很⻓。因此,如果时间复杂度允许的情况下,能不优化就不优化
解法⼀:常规分析 - 状态表⽰:
dp[i][j]
表⽰:从前i 个物品中挑选,总重量不超过j 的情况下,最⼤的价值。
dp[n][m]
就是最终结果。 - 状态转移⽅程:
根据第i 个物品选的个数,可以分x[i] + 1
种情况:
a. 选0 个:价值为dp[i - 1][j]
;
b. 选1 个:价值为dp[i - 1][j - w[i]] + v[i]
;
c. 选2 个:价值为dp[i - 1][j - 2 × w[i]] + 2 × v[i]
;
d. …
e. 选x[i]
个:价值为dp[i - 1][j - x[i] × w[i]] + x[i] × v[i]
。
因为要的是最⼤价值,所以dp[i][j]
等于上述所有情况的最⼤值。但是要注意j-k*w[i]
要⼤于等于0,并且不能按照完全背包的⽅式优化。 - 初始化:
全部为0 就不影响最终结果 - 填表顺序:
从上往下每⼀⾏,每⼀⾏从左往右
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 110;int n, m;
int x[N], w[N], v[N];
int f[N][N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> x[i] >> w[i] >> v[i];for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = m; j >= 0; j--)for (int k = 0; k <= x[i] && k * w[i] <= j; k++){f[i][j] = max(f[i][j], f[i-1][j - k*w[i]] + k * v[i]);}cout << f[n][m] << endl;return 0;
}
空间优化:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 110;int n, m;
int x[N], w[N], v[N];
int f[N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> x[i] >> w[i] >> v[i];for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = m; j >= 0; j--)for (int k = 0; k <= x[i] && k * w[i] <= j; k++){f[j] = max(f[j], f[j - k*w[i]] + k * v[i]);}cout << f[m] << endl;return 0;
}
解法⼆:转化成01背包问题
优化⽅式:⽤⼆进制将x[i]
个物品分组。
连续的⼆进制数有⼀个性质,就是 2 0 ∼ 2 k 2^{0}\sim 2^k 20∼2k能够表⽰区间[1, 2^(k+1) - 1]
⾥⾯所有的整数。⽐如:
- 1, 2, 4, 8可以表⽰
[1, 15]
内所有的整数。具体原因可以参考整数的⼆进制表⽰,正好1, 2, 4, 8对应⼆进制表⽰中每⼀位的权值,所以排列组合起来就可以表⽰[1,15]
内所有的整数。 - 同理1, 2, 4 就可以表⽰
[1, 7]
内所有的整数。
根据这样⼀个性质,我们就可以把x[i]
拆成⼀些⼆进制数再加上多出来的数,这样的⼀组数就可以表⽰[1,x[i]]
内所有的整数,问题就变成了01背包
⽐如x[i] = 9,w[i] = 2, v[i] = 3
: - 9 = 1 + 2 + 4 + 2 ;
- 分成4 组,每组的重量和价值分别为(2, 3)、(4, 6)、(8, 12)、(4, 6)
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 110 * 5;int n, m;
int w[N], v[N], pos;
int f[N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++){int x, y, z; cin >> x >> y >> z;//2进制拆分int t = 1;while (x >= t){pos++;w[pos] = t * y;v[pos] = t * z;x -= t;t *= 2;}if (x) //处理剩余{pos++;w[pos] = x * y;v[pos] = x * z;}}//01背包for (int i = 1; i <= pos; i++)for (int j = m; j >= w[i]; j--)f[j] = max(f[j], f[j - w[i]] + v[i]);cout << f[m] << endl;return 0;
}
P1077 [NOIP 2012 普及组] 摆花 - 洛谷
题意:每⼀种花可以选[0, a[i]]
个,在总数恰好等于m 时的总⽅案数
正好是多重背包求⽅案数的模型,我们可以⽤多重背包的思考⽅式来解决这道题。
- 状态表⽰:
dp[i][j]
表⽰:从前i个花中挑选,正好摆放j 个花盆时的⽅案数。 - 状态转移⽅程:
根据第i 种花选的个数k(0 ≤ k ≤min(j, a[i])
) 分情况讨论:
- 如果当前花选了k 盆,之前的花要去凑够j - k 盆,总的⽅案数就是
dp[i - 1][j - k]
; - 因为要的是总⽅案数,所以最终结果应该是k 的变化过程中的状态的总和。
dp[i][j] = dp[i][j] + dp[i - 1][j - k]
- 初始化:
dp[0][0] = 1
,相当于起始状态,为了让后续的填表有意义,不然全都是0 。 - 填表顺序:
从上往下每⼀⾏,每⼀⾏从左往右。
这道题就不能⽤⼆进制优化,因为这道题的背包,限定条件和价值是⼀⼀对应的,并且求的是⽅案数。如果⽤⼆进制优化会统计多余的情况,⽐如:
- 有两个物品,个数分别是3, 2 ,要凑成总和为4 。
- 拆分之后为(1, 2)、(1, 1) ,跑⼀遍01 背包之后,结果是 3 ,但是实际情况应该是2 。
- 原因是1,2,1被统计了2次。但是在实际情况⾥,第⼀个物品全选,第⼆个物品选1个,只属于1种情况,⽽01背包的逻辑会统计两次
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 110, MOD = 1e6 + 7;int n, m;
int a[N];
int f[N][N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];f[0][0] = 1;for (int i = 1; i <= n; i++){for (int j = m; j >= 0; j--){for (int k = 0; k <= j && k <= a[i]; k++){f[i][j] = (f[i][j] + f[i-1][j-k]) % MOD; }}}cout << f[n][m] << endl;return 0;
}
空间优化
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 110, MOD = 1e6 + 7;int n, m;
int a[N];
int f[N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];f[0] = 1;for (int i = 1; i <= n; i++){for (int j = m; j >= 0; j--){for (int k = 1; k <= j && k <= a[i]; k++){f[j] = (f[j] + f[j-k]) % MOD; }}}cout << f[m] << endl;return 0;
}
单独考虑k==0
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 110, MOD = 1e6 + 7;int n, m;
int a[N];
int f[N][N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];f[0][0] = 1;for (int i = 1; i <= n; i++){for (int j = m; j >= 0; j--){f[i][j] = f[i-1][j];for (int k = 1; k <= j && k <= a[i]; k++){f[i][j] = (f[i][j] + f[i-1][j-k]) % MOD; }}}cout << f[n][m] << endl;return 0;
}
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