当前位置: 首页 > news >正文

算法【完全背包】

完全背包与01背包的区别仅在于每种商品可以选取无限次。时间复杂度O(物品数量 * 背包容量)

下面通过题目加深理解。

题目一

测试链接:疯狂的采药 - 洛谷

分析:这是一道完全背包的模板题。对于第i个物品的可能性展开也有两种,第一种是不取第i个物品,即就是从0到i-1个物品里面取剩余重量为j的最大价值;第二种是只取一个第i个物品,即从0到i个物品取剩余重量为j-一个i物品重量的最大值+一个i物品的价值。下面代码直接采用空间压缩的方法,对于此种相当标准的完全背包,应该记住其空间压缩的解法,对于一些带有完全背包性质的题,可以使用记忆化搜索,再改为严格位置依赖以及空间压缩等。因为题目有个测试答案超过int,所以为了通过dp用了指针,一般是直接定义dp为静态数组。代码如下。

#include <iostream>
using namespace std;
int t, m;
int herb[10001][2];
long long* dp; 
int main(void){scanf("%d%d", &t, &m);for(int i = 0;i < m;++i){scanf("%d%d", &herb[i][0], &herb[i][1]);}int length = (10000000 / m) + 2;dp = new long long [length];for(int i = 0;i < length;++i){dp[i] = 0;}for(int i = 0;i < m;++i){for(int j = 0;j <= t;++j){if(j - herb[i][0] >= 0){dp[j] = dp[j] > dp[j-herb[i][0]] + herb[i][1] ?dp[j] : dp[j-herb[i][0]] + herb[i][1];}}}printf("%ld", dp[t]);delete [] dp;return 0;
}

其中,dp数组表示在前i个物品里面取,剩余重量为j的情况下的最大价值。

题目二

测试链接:10. 正则表达式匹配 - 力扣(LeetCode)

分析:这道题需要注意可能性的展开。对于字符串s到了末尾而字符串p也到了末尾,则代表匹配成功;如果字符串s到了末尾且字符串p剩余的后缀能够成为一个空串也代表能够匹配成功;而字符串s没到末尾但字符串p到了末尾,代表匹配不成功。因为存在*的特殊情况,所以需要对下一位置是否为*分情况讨论。下一个位置不是*时,如果当前两个字符串的字符能够匹配成功,则整个字符串是否匹配成功取决于后一位置的字符匹配;如果匹配不成功,则不论后一位置匹配能否成功,都是不成功的。如果下一位置为*则具有完全背包性质,可以不取即直接跳过当前位置和当前位置之后的*,从*之后的位置开始匹配;或者如果当前位置能够匹配成功,则可多次使用当前位置与下一位置的*进行匹配。下面代码为记忆化搜索版本。代码如下。

class Solution {
public:int dp[20][20];int f(int index1, int index2, string s, string p){if(index1 == s.size()){if(index2 == p.size()){return 1;}else{return index2 + 1 < p.size() && p[index2+1] == '*' && f(index1, index2+2, s, p);}}if(index2 == p.size()){return 0;}if(dp[index1][index2] != -1){return dp[index1][index2];}char ch1 = s[index1];char ch2 = p[index2];int ans;if((index2+1 < p.size() && p[index2+1] != '*') || index2+1 == p.size()){if(ch1 != ch2 && ch2 != '.'){ans = 0;}else{ans = f(index1+1, index2+1, s, p);}}else{ans = f(index1, index2+2, s, p);if(ch1 == ch2 || ch2 == '.'){ans |= f(index1+1, index2, s, p);}}dp[index1][index2] = ans;return ans;}void build(){for(int i = 0;i < 20;++i){for(int j = 0;j < 20;++j){dp[i][j] = -1;}}}bool isMatch(string s, string p) {build();return f(0, 0, s, p);}
};

其中,f方法表示在以字符串s的index1下标开始,字符串p的index2的下标开始匹配的情况下,返回能否匹配成功。这里不用bool类型是因为,dp需要1表示成功,0表示失败,-1表示未赋值。

题目三

测试链接:44. 通配符匹配 - 力扣(LeetCode)

分析:这道题和上一道题类似,不过可能性少了许多。对于字符是否是*分情况讨论,如果不是*且当前字符能够匹配成功,则整个字符串能否匹配成功取决于后一位置的字符匹配;如果当前位置为*,则可以不要这个*,即从下一位置开始匹配或者重复使用多次这个*即匹配一个字符序列。需要注意的是下面的代码分别是记忆化搜索、严格位置依赖、空间压缩的版本,并且记忆化搜索会超时。代码如下。

class Solution {
public:int dp[2000][2000];void build(){for(int i = 0;i < 2000;++i){for(int j = 0;j < 2000;++j){dp[i][j] = -1;}}}int f(int index1, int index2, string s, string p){if(index1 == s.size()){if(index2 == p.size()){return 1;}else{return p[index2] == '*' && f(index1, index2+1, s, p);}}if(index2 == p.size()){return 0;}if(dp[index1][index2] != -1){return dp[index1][index2];}char ch1 = s[index1];char ch2 = p[index2];int ans;if(ch2 != '*'){ans = (ch1 == ch2 || ch2 == '?') && f(index1+1, index2+1, s, p);}else{ans = f(index1, index2+1, s, p);ans |= f(index1+1, index2, s, p);}dp[index1][index2] = ans;return ans;}bool isMatch(string s, string p) {build();return f(0, 0, s, p);}
};

其中,f方法表示在以字符串s的index1下标开始,字符串p的index2的下标开始匹配的情况下,返回能否匹配成功。

class Solution {
public:bool dp[2001][2001];bool isMatch(string s, string p) {int length1 = s.size();int length2 = p.size();dp[length1][length2] = true;for(int index2 = length2-1;index2 >= 0;--index2){dp[length1][index2] = p[index2] == '*' && dp[length1][index2+1];}for(int index1 = length1-1;index1 >= 0;--index1){dp[index1][length2] = false;}for(int i = length1-1;i >= 0;--i){for(int j = length2-1;j >= 0;--j){if(p[j] != '*'){dp[i][j] = (s[i] == p[j] || p[j] == '?') && dp[i+1][j+1];}else{dp[i][j] = dp[i][j+1] || dp[i+1][j];}}}return dp[0][0];}
};

其中,dp数组的初始化参考记忆化搜索时递归的出口条件;dp数组的含义和记忆化搜索的f方法含义一样。

class Solution {
public:bool dp[2001];bool isMatch(string s, string p) {int length1 = s.size();int length2 = p.size();bool temp1, temp2;dp[length2] = true;for(int index2 = length2-1;index2 >= 0;--index2){dp[index2] = p[index2] == '*' && dp[index2+1];}for(int i = length1-1;i >= 0;--i){temp1 = i == length1-1 ? true : false;dp[length2] = false;for(int j = length2-1;j >= 0;--j){temp2 = dp[j];if(p[j] != '*'){dp[j] = (s[i] == p[j] || p[j] == '?') && temp1;}else{dp[j] = dp[j+1] || dp[j];}temp1 = temp2;}}return dp[0];}
};

对于这道题的空间压缩需要使用到辅助变量存储一些值。

题目四

测试链接:[USACO08NOV] Buying Hay S - 洛谷

分析:对于这道题,主要思路是使用二分答案法得到每次的开销,对于得到的开销求出采购到的最大甘草磅数能否满足题目条件,根据能否满足条件进行二分,继续求得开销(二分答案法详情见拙作 算法【二分答案法】)。代码如下。

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int N, H;
int firm[100][2];
vector<int> dp;
bool f(int cost){dp.assign(cost+1, 0);for(int i = 0;i < N;++i){for(int j = 0;j <= cost;++j){if(j - firm[i][1] >= 0){dp[j] = dp[j] > dp[j-firm[i][1]] + firm[i][0] ?dp[j] : dp[j-firm[i][1]] + firm[i][0];}}}return dp[cost] >= H;
}
int main(void){int max_cost = 0;int ans;scanf("%d%d", &N, &H);for(int i = 0;i < N;++i){scanf("%d%d", &firm[i][0], &firm[i][1]);max_cost = max_cost > ((H + firm[i][0] - 1)/firm[i][0]) * firm[i][1] ?max_cost : ((H + firm[i][0] - 1)/firm[i][0]) * firm[i][1];}int left = 0, right = max_cost, middle;while (left <= right){middle = left + (right - left) / 2;if(f(middle)){ans = middle;right = middle - 1;}else{left = middle + 1;}}printf("%d", ans);return 0;
}

相关文章:

算法【完全背包】

完全背包与01背包的区别仅在于每种商品可以选取无限次。时间复杂度O(物品数量 * 背包容量) 下面通过题目加深理解。 题目一 测试链接&#xff1a;疯狂的采药 - 洛谷 分析&#xff1a;这是一道完全背包的模板题。对于第i个物品的可能性展开也有两种&#xff0c;第一种是不取第…...

二叉树的遍历

有一个结点的二叉树。给出每个结点的两个子结点编号&#xff0c;建立一棵二叉树&#xff0c;如果是叶子结点&#xff0c;则输入 0 0。 建好树这棵二叉树之后&#xff0c;依次求出它的前序、中序、后序列遍历。 输入格式: 第一行一个整数n &#xff0c;表示结点数。 之后n 行…...

1.31 实现五个线程的同步

1.使用互斥锁实现 1>程序代码 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <pthread.h> #include &l…...

three.js+WebGL踩坑经验合集(6.1):负缩放,负定矩阵和行列式的关系(2D版本)

春节忙完一轮&#xff0c;总算可以继续来写博客了。希望在春节假期结束之前能多更新几篇。 这一篇会偏理论多一点。笔者本没打算在这一系列里面重点讲理论&#xff0c;所以像相机矩阵推导这种网上已经很多优质文章的内容&#xff0c;笔者就一笔带过。 然而关于负缩放&#xf…...

【开源免费】基于SpringBoot+Vue.JS体育馆管理系统(JAVA毕业设计)

本文项目编号 T 165 &#xff0c;文末自助获取源码 \color{red}{T165&#xff0c;文末自助获取源码} T165&#xff0c;文末自助获取源码 目录 一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1 启动教程3.2 讲解视频3.3 二次开发教程 四、功能截图五、文案资料5.1 选题背景5.2 国内…...

《大数据时代“快刀”:Flink实时数据处理框架优势全解析》

在数字化浪潮中&#xff0c;数据呈爆发式增长&#xff0c;实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控&#xff0c;到电商平台的用户行为分析&#xff0c;各行业都急需能快速处理海量数据的工具。Flink作为一款开源的分布式流处理框架&#xff0c;在这一领域崭露头…...

antdesignvue统计数据源条数、计算某列合计值、小数计算不精确多了很多小数位

1.在</a-table>下方加如下代码 <div>数据总条数&#xff1a;{ {tableData.length}}&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp <template>A列合计&#xff1a;{ {sum}}</template> </div> 注&#xff1a;tableData为<a-tabl…...

02.05、链表求和

02.05、[中等] 链表求和 1、题目描述 给定两个用链表表示的整数&#xff0c;每个节点包含一个数位。 这些数位是反向存放的&#xff0c;也就是个位排在链表首部。 编写函数对这两个整数求和&#xff0c;并用链表形式返回结果。 2、解题思路 本题要求对两个链表表示的整数…...

dmfldr实战

dmfldr实战 本文使用达梦的快速装载工具&#xff0c;对测试表进行数据导入导出。 新建测试表 create table “BENCHMARK”.“TEST_FLDR” ( “uid” INTEGER identity(1, 1) not null , “name” VARCHAR(24), “begin_date” TIMESTAMP(0), “amount” DECIMAL(6, 2), prim…...

Kafka 副本机制(包含AR、ISR、OSR、HW 和 LEO 介绍)

文章目录 Kafka 副本机制&#xff08;包含AR、ISR、OSR、HW 和 LEO 介绍&#xff09;1. 副本的基本概念2. 副本同步和一致性2.1 AR&#xff08;Assigned Replicas&#xff09;2.2 ISR&#xff08;In-Sync Replicas&#xff09;2.3 OSR&#xff08;Out-of-Sync Replicas&#xf…...

爬虫基础(二)Web网页的基本原理

一、网页的组成 网页由三部分构成&#xff1a;HTML、JavaScript、CSS。 &#xff08;1&#xff09;HTML HTML 相当于网页的骨架&#xff0c;它通过使用标签来定义网页内容的结构。 举个例子&#xff1a; 它把图片标签为img、把视频标签为video&#xff0c;然后组合到一个界面…...

外网访问禅道软件项目管理系统

禅道项目管理软件是一款国产的开源免费项目管理软件&#xff0c;专注于研发项目管理&#xff0c;旨在帮助企业或团队提高项目管理的效率和质量。 本文将详细的介绍如何在 Windows 系统电脑端下载运行禅道软件项目管理系统&#xff0c;并且结合路由侠内网穿透实现外网访问本地的…...

Python 梯度下降法(五):Adam Optimize

文章目录 Python 梯度下降法&#xff08;五&#xff09;&#xff1a;Adam Optimize一、数学原理1.1 介绍1.2 符号说明1.3 实现流程 二、代码实现2.1 函数代码2.2 总代码2.3 遇到的问题2.4 算法优化 三、优缺点3.1 优点3.2 缺点 四、相关链接 Python 梯度下降法&#xff08;五&a…...

笔试-二进制

应用题 将符合区间[l,r]内的十进制整数转换为二进制表示&#xff0c;请问不包含“101”的整数个数是多少&#xff1f; 实现 l int(input("请输入下限l&#xff0c;其值大于等于1&#xff1a;")) r int(input("请输入上限r&#xff0c;其值大于等于l&#x…...

springboot 2.7.6 security mysql redis jwt配置例子

数据库结构用的是若依的数据库基本结构,ruoyi.vip。 总体参考了文章&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_45847507/article/details/126681110 本文章只包含不同的地方&#xff0c;相同的不再赘述。 1、创建spring工程&#xff0c;jdk1.8&#xff0c;maven。 pom.xml中依赖部…...

FreeRTOS从入门到精通 第十六章(任务通知)

参考教程&#xff1a;【正点原子】手把手教你学FreeRTOS实时系统_哔哩哔哩_bilibili 一、任务通知简介 1、概述 &#xff08;1&#xff09;任务通知顾名思义是用来通知任务的&#xff0c;任务控制块中的结构体成员变量ulNotifiedValue就是这个通知值。 &#xff08;2&#…...

TensorFlow 简单的二分类神经网络的训练和应用流程

展示了一个简单的二分类神经网络的训练和应用流程。主要步骤包括&#xff1a; 1. 数据准备与预处理 2. 构建模型 3. 编译模型 4. 训练模型 5. 评估模型 6. 模型应用与部署 加载和应用已训练的模型 1. 数据准备与预处理 在本例中&#xff0c;数据准备是通过两个 Numpy 数…...

无人机图传模块 wfb-ng openipc-fpv,4G

openipc 的定位是为各种模块提供底层的驱动和linux最小系统&#xff0c;openipc 是采用buildroot系统编译而成&#xff0c;因此二次开发能力有点麻烦。为啥openipc 会用于无人机图传呢&#xff1f;因为openipc可以将现有的网络摄像头ip-camera模块直接利用起来&#xff0c;从而…...

.cc扩展名是什么语言?C语言必须用.c为扩展名吗?主流编程语言扩展名?Java为什么不能用全数字的文件名?

.cc扩展名是什么语言? .cc是C语言使用的扩展名&#xff0c;一种说法是它是c with class的简写&#xff0c;当然C语言使用的扩展名不止.cc和.cpp, 还包含.cxx, .c, .C等&#xff0c;这些在不同编译器系统采用的默认设定不同&#xff0c;需要区分使用。当然&#xff0c;编译器提…...

【MyDB】4-VersionManager 之 3-死锁及超时检测

【MyDB】4-VersionManager 之 3-死锁及超时检测 死锁及超时检测案例背景LockTable锁请求与等待管理 addvm调用addputIntoList&#xff0c;isInList&#xff0c;removeFromList 死锁检测 hasDeadLock方法资源释放与重分配 参考资料 死锁及超时检测 本章涉及代码&#xff1a;top/…...

从零开始学习C++ -- 基础知识

C入门基础1.C的第一个程序2.命名空间2.1 namespace的价值2.2 namespace的定义2.3命名空间使用3.C输入&输出4.缺省参数5.函数重载6.引用6.1引用的概念和定义6.2引用的特性6.3引用的使用6.4const引用6.5指针和引用的关系7.inline8.nullptr1.C的第一个程序 #include <iost…...

如何通过Akagi提升麻将水平:从新手到高手的智能助手指南

如何通过Akagi提升麻将水平&#xff1a;从新手到高手的智能助手指南 【免费下载链接】Akagi A helper client for Majsoul 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ak/Akagi 你是否在麻将对局中常常面临这样的困境&#xff1a;面对复杂牌局不知如何抉择&#xff1f;想…...

Qwen1.5-0.5B-Chat电商应用:商品咨询机器人搭建教程

Qwen1.5-0.5B-Chat电商应用&#xff1a;商品咨询机器人搭建教程 1. 引言&#xff1a;为什么需要一个轻量级商品咨询机器人&#xff1f; 想象一下&#xff0c;你经营着一家网店&#xff0c;每天有成百上千的顾客涌入。他们的问题五花八门&#xff1a;“这件衣服有L码吗&#x…...

Cadence Virtuoso IC618版图验证全流程:解决PEX提参map error的详细步骤

Cadence Virtuoso IC618版图验证全流程&#xff1a;解决PEX提参map error的详细步骤 从IC514迁移到IC618的过程就像给老房子换新地基——表面上看功能相似&#xff0c;但底层架构的升级带来了全新的操作逻辑和隐藏的"陷阱"。最近三个月&#xff0c;我团队完成了7个项…...

在对话中处理生物特征(指纹、虹膜)时,OpenClaw 的识别精度?

关于OpenClaw在生物特征识别上的精度&#xff0c;其实很难给出一个绝对的数字。这倒不是因为技术本身有什么神秘之处&#xff0c;而是因为精度这个指标&#xff0c;在实际应用中常常被误解了。 很多人一提到识别精度&#xff0c;脑子里立刻会冒出一个百分比&#xff0c;比如99.…...

OpenClaw技能开发入门:为nanobot镜像编写第一个插件

OpenClaw技能开发入门&#xff1a;为nanobot镜像编写第一个插件 1. 为什么需要自定义技能 当我第一次接触OpenClaw时&#xff0c;最让我惊喜的是它能够像人类一样操作电脑完成各种任务。但很快我发现&#xff0c;内置的基础技能并不能完全满足我的个性化需求。比如我需要定期…...

Xinference-v1.17.1智能家居控制系统开发

Xinference-v1.17.1智能家居控制系统开发 1. 智能家居控制新体验 想象一下&#xff0c;早上醒来窗帘自动拉开&#xff0c;阳光洒进房间&#xff0c;咖啡机开始工作&#xff0c;音响播放你喜欢的音乐。这不是科幻电影&#xff0c;而是用Xinference-v1.17.1构建的智能家居控制系…...

Fun-ASR-MLT-Nano-2512快速上手:Web界面操作,无需代码基础

Fun-ASR-MLT-Nano-2512快速上手&#xff1a;Web界面操作&#xff0c;无需代码基础 1. 语音识别新选择&#xff1a;Fun-ASR-MLT-Nano-2512 1.1 模型简介 Fun-ASR-MLT-Nano-2512是阿里通义实验室推出的轻量级多语言语音识别模型&#xff0c;经过开发者by113小贝的二次开发优化…...

2026大模型应用爆发:504个案例揭示行业变革新机遇!

2025年&#xff0c;大模型技术如同一颗璀璨的新星&#xff0c;在各行各业绽放出耀眼光芒。从互联网、金融到能源制造、交通运输&#xff0c;再到医疗、教育、公共服务&#xff0c;展现出前所未有的活力和潜力。 大模型的应用不仅改变了企业的运营模式&#xff0c;提升了企业的竞…...

九齐单片机NYIDE开发环境避坑指南:从仿真器到实物板的温度检测实战(以062E为例)

九齐单片机NYIDE开发环境避坑指南&#xff1a;从仿真器到实物板的温度检测实战&#xff08;以062E为例&#xff09; 在嵌入式开发领域&#xff0c;仿真环境与实物硬件之间的差异常常成为工程师的"隐形杀手"。特别是对于九齐单片机这类资源紧凑型芯片&#xff0c;开发…...