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背包问题

目录

开端

01背包问题

AcWing 01背包问题

Luogu P2925干草出售

Luogu P1048采药

完全背包问题

AcWing 完全背包问题

Luogu P1853投资的最大效益

多重背包问题

AcWing 多重背包问题 I

AcWing 多重背包问题 II

Luogu P1776宝物筛选

混合背包问题

AcWing 混合背包问题

Luogu P1833樱花

二维费用背包问题

AcWing 二维费用的背包问题 

Luogu P1507NASA的食物计划

分组背包问题

AcWing 分组背包问题

Luogu P1757 通天之分组背包


开端

关于背包问题,嗯一直学不明白,暑假咸的没事又拾起来学了一下,跟着这位大佬整理的思路(背包九讲——全篇详细理解与代码实现-CSDN博客),对背包的思想有了一定清晰的理解,大佬的文章有些长,所以跟着自己的思路再整理一下。

为了方便统一,先定义一下

c[i]:表示代价

w[i]:表示价值

dp[i][j]:表示前i个物品花费代价为j的可以获得的最大代价

p[i]:表示第i种物品最多有p[i]件

01背包问题

定义:

dp[i][j]:表示前i个物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i1件物品状态:

①不选:dp[i][j]=dp[i-1][j]②选:dp[i][j]=dp[i][j-c[i]]+w[i]

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])

优化空间复杂度:

O(V*N)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=V;j--)dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i]);

O(V)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i]);

关于顺序和逆序:

逆序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])转移过来的
顺序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])转移过来的

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

 AcWing 01背包问题

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P2925干草出售

const int N = 5e4 + 10;
int w[N], dp[N];
inline void solve()
{int C, H;cin >> C >> H;for (int i = 1; i <= H; i++)cin >> w[i];for (int i = 1; i <= H; i++)for (int j = C; j >= w[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + w[i]);cout << dp[C] << endl;
}

Luogu P1048采药

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int T, M;cin >> T >> M;for (int i = 1; i <= M; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= M; i++)for (int j = T; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[T] << endl;
}

完全背包问题

 定义:

dp[i][j]:表示前i种物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i种物品状态:

①不选该种物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];
②选不同件该种物品:选0件、1件、2件……k件:dp[i][j]=dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k;

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k)  0<=c[i]*k<=j

优化空间复杂度:

O(N*∑(V/c[i]))

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=V;j++)for(int k=0;c[i]*k<=j;k++)dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k);
# 第一个参数,因为k=0时就相当于dp[i-1][j];

O(V*N)转化为01背包问题

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=j;j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i]);
//等价于dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i]);(不取该物品,取不同件);

关于顺序和逆序:

逆序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])转移过来的
顺序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])转移过来的

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

AcWing 完全背包问题

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1853投资的最大效益

const int N = 1e6 + 10;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int s, n, d;cin >> s >> n >> d;for (int i = 1; i <= d; i++)cin >> c[i] >> w[i];while (n--){for (int i = 1; i <= d; i++)for (int j = c[i]; j <= s; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);s += dp[s];}cout << s << endl;
}
int main(

这个题目有个小坑

所以要做一下处理:除以1000防止爆空间

const int N = 1e6 + 10;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int s, n, d;cin >> s >> n >> d;for (int i = 1; i <= d; i++)cin >> c[i] >> w[i];while (n--){for (int i = 1; i <= d; i++)for (int j = c[i] / 1000; j <= s / 1000; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i] / 1000] + w[i]);s += dp[s / 1000];}cout << s << endl;
}

多重背包问题

  定义:

dp[i][j]:表示前i种物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i种物品状态:

①不选该种物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];
②选不同件该种物品:选1件、2件……p[i]件:dp[i][j]=dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k;

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k)  0<=k<=p[i]

转化为01背包问题:

方法一:O(V*∑p[i])

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j--)for(int k=1;c[i]*k<=j&&k<=p[i];k++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]*k]+w[i]*k);
# 第一个参数,因为k=0时就相当于dp[i-1][j];

方法二:二进制优化O(N*log(p)*V)

for (int i = 1; i <= N; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s)  //0……2^k-1部分的系数1,2,4,8……{cnt++;c[cnt] = k * a;w[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0)  //2^k……s部分的系数 s-2^k{cnt++;c[cnt] = s * a;w[cnt] = s * b;}}N = cnt;  //更新总数量for (int i = 1; i <= N; i++)  //01背包问题for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);
 for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s = min(p[i], W / w[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = W; j >= k * w[i]; j--){dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + k * c[i]);}}}

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

方法一:

AcWing 多重背包问题 I

const int N = 110;
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = 1; c[i] * k <= j && k <= p[i]; k++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i] * k] + w[i] * k);cout << dp[V] << endl;
}

方法二:

AcWing 多重背包问题 II

const int N = 20010;  //注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= N; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s)  //0……2^k-1部分的系数1,2,4,8……{cnt++;c[cnt] = k * a;w[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0)  //2^k……s部分的系数 s-2^k{cnt++;c[cnt] = s * a;w[cnt] = s * b;}}N = cnt;  //更新总数量for (int i = 1; i <= N; i++)  //01背包问题for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1776宝物筛选

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int n, W;cin >> n >> W;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= n; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s){cnt++;w[cnt] = k * a;c[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0){cnt++;w[cnt] = s * a;c[cnt] = s * b;}}n = cnt;for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = W; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[W] << endl;
}

简化

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int n, W;cin >> n >> W;for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s = min(p[i], W / w[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = W; j >= k * w[i]; j--){dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + k * c[i]);}}}cout << dp[W] << endl;
}

混合背包问题

 01背包、完全背包、多重背包的混合状态转移:

for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];// 01背包if (p[i] == -1)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 完全背包else if (p[i] == 0)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 多重背包二进制优化else{int s = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = max(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}}

AcWing 混合背包问题

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];// 01背包if (p[i] == -1)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 完全背包else if (p[i] == 0)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);//或将完全背包转化为多重01背包s=V/c[i]// 多重背包二进制优化else{int s = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}}cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1833樱花

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int m1, m2, s1, s2, N;scanf("%d:%d %d:%d %d", &m1, &s1, &m2, &s2, &N);int V = m2 * 60 + s2 - m1 * 60 - s1;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s;if (p[i] == 0) // 完全转化为多重s = V / c[i];elses = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}cout << dp[V] << endl;
}

二维费用背包问题

 定义:每件物品需要同时花费两种不同的代价

dp[i][j][k]:表示前i种物品付出两种代价分别最大为j和k时可获得的最大价值

状态转移方程:

dp[i][j][k]=max(dp[i-1][j][k],dp[i-1][j-c[i]][k-m[i]]+w[i])  

01背包代码(完全背包、多重背包可以类比)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j--)for(int k=M;k>=m[i];k--)dp[j][k]=max(dp[j][k],dp[j-c[i]][k-m[i]]+w[i]);

AcWing 二维费用的背包问题 

const int N = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N][N];
inline void solve()
{int N, V, M;cin >> N >> V >> M;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> m[i] >> w[i];for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = M; k >= m[i]; k--)dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - c[i]][k - m[i]] + w[i]);}cout << dp[V][M] << endl;
}

Luogu P1507NASA的食物计划

const int N = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N][N];
inline void solve()
{int V, M, N;cin >> V >> M >> N;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> m[i] >> w[i];for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = M; k >= m[i]; k--)dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - c[i]][k - m[i]] + w[i]);}cout << dp[V][M] << endl;
}

分组背包问题

  定义:

dp[k][j]:表示前k组物品花费代价j能取得的最大价值

子问题第k组物品状态:

①不选该组物品:dp[k][j]=dp[k-1][j];
②选该组物品:dp[k][j]=dp[k-1][j-c[i]+w[i]] 物品i属于k组

状态转移方程:

dp[k][j]=max(dp[k-1][j],dp[k-1][j-c[i]]+w[i])  

模板:

 for (int k = 1; k <= N; k++){int s;cin >> s; // 第k组的物品数量for (int i = 1; i <= s; i++)cin >> c[i] >> w[i]; // 组中每个物品i的属性for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= s; i++) // 保证每组物品只能选一个,可以覆盖之前组内物品最优解的来取最大值if (j >= c[i])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);}

AcWing 分组背包问题

const int N = 110; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int k = 1; k <= N; k++){int s;cin >> s; // 第k组的物品数量for (int i = 1; i <= s; i++)cin >> c[i] >> w[i]; // 组中每个物品i的属性for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= s; i++) // 保证每组物品只能选一个,可以覆盖之前组内物品最优解的来取最大值if (j >= c[i])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);}cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1757 通天之分组背包

const int N = 110;  // 注意初始化,否则会越界
const int M = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[M], w[M], dp[M];
int g[N][N], b[M]; // g[k][i]表示小组k种第i个物品的编号,b[k]表示小组k的物品+1;
inline void solve()
{int N, V;cin >> V >> N;int t = 0, k = 0;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> k;t = max(t, k);  // 求小组的组数b[k]++;         // 小组k的物品+1;g[k][b[k]] = i; // 小组k中第b[k]个物品的编号为i;}for (int k = 1; k <= t; k++)for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= b[k]; i++)if (j >= c[g[k][i]])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[g[k][i]]] + w[g[k][i]]);cout << dp[V] << endl;
}

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Neural Computation ( IF 3.278 ) 摘要&#xff1a; 在采集指纹图像数据库后&#xff0c;设计了一种用于指纹识别的神经网络算法。当给出一对指纹图像时&#xff0c;算法输出两个图像来自同一手指的概率估计值。在一个实验中&#xff0c;神经网络使用几百对图像进行训练&…...

ChatGPT推出全新功能,引发人工智能合成声音担忧|百能云芯

人工智能AI科技企业OpenAI公司25日宣布&#xff0c;其聊天应用程序ChatGPT如今具备「看、听、说」能力&#xff0c;至少能够理解口语、用合成语音回应并且处理图像&#xff1b;但专家忧心&#xff0c;以假乱真与深度伪造的乱象可能变本加厉。 国家广播公司新闻网(NBC News)报导…...

Java 实现遍历一个文件夹,文件夹有100万数据,获取到修改时间在2天之内的数据

目录 1 需求2 实现1&#xff08;第一种方法&#xff09;2 实现2 &#xff08;推荐使用这个&#xff0c;快&#xff09;3 实现3&#xff08;推荐&#xff09; 1 需求 现在有一个文件夹&#xff0c;里面会一直存数据&#xff0c;动态的存数据&#xff0c;之后可能会达到100万&am…...

持续集成部署-k8s-命令行工具:基础命令的使用

持续集成部署-k8s-命令行工具:基础命令的使用 1. 资源类型与别名2. 资源操作2.1 创建对象2.2 显示和查找资源2.3 更新资源2.4 修补资源2.5 编辑资源2.6 scale 资源2.7 删除资源3. 格式化输出1. 资源类型与别名 资源类型缩写别名clusterscomponentstatusescsconfigmapscmdaemon…...

vscode里如何用git

打开vs终端执行如下&#xff1a; 1 初始化 Git 仓库&#xff08;如果尚未初始化&#xff09; git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...

手游刚开服就被攻击怎么办?如何防御DDoS?

开服初期是手游最脆弱的阶段&#xff0c;极易成为DDoS攻击的目标。一旦遭遇攻击&#xff0c;可能导致服务器瘫痪、玩家流失&#xff0c;甚至造成巨大经济损失。本文为开发者提供一套简洁有效的应急与防御方案&#xff0c;帮助快速应对并构建长期防护体系。 一、遭遇攻击的紧急应…...

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版&#xff…...

LeetCode - 394. 字符串解码

题目 394. 字符串解码 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 使用两个栈&#xff1a;一个存储重复次数&#xff0c;一个存储字符串 遍历输入字符串&#xff1a; 数字处理&#xff1a;遇到数字时&#xff0c;累积计算重复次数左括号处理&#xff1a;保存当前状态&a…...

(二)原型模式

原型的功能是将一个已经存在的对象作为源目标,其余对象都是通过这个源目标创建。发挥复制的作用就是原型模式的核心思想。 一、源型模式的定义 原型模式是指第二次创建对象可以通过复制已经存在的原型对象来实现,忽略对象创建过程中的其它细节。 📌 核心特点: 避免重复初…...

css3笔记 (1) 自用

outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size&#xff1a;0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格&#xff…...

鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS 5跑酷小游戏实现指南

1. 项目概述 本跑酷小游戏基于鸿蒙HarmonyOS 5开发&#xff0c;使用DevEco Studio作为开发工具&#xff0c;采用Java语言实现&#xff0c;包含角色控制、障碍物生成和分数计算系统。 2. 项目结构 /src/main/java/com/example/runner/├── MainAbilitySlice.java // 主界…...

Linux离线(zip方式)安装docker

目录 基础信息操作系统信息docker信息 安装实例安装步骤示例 遇到的问题问题1&#xff1a;修改默认工作路径启动失败问题2 找不到对应组 基础信息 操作系统信息 OS版本&#xff1a;CentOS 7 64位 内核版本&#xff1a;3.10.0 相关命令&#xff1a; uname -rcat /etc/os-rele…...

短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发

在短视频行业迅猛发展的当下&#xff0c;企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果&#xff0c;纷纷采用短视频矩阵运营策略&#xff0c;同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而&#xff0c;频繁的文案创作需求让运营者疲于应对&#xff0c;如何高效产出高质量文案成…...

群晖NAS如何在虚拟机创建飞牛NAS

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