云端行者觅知音， 技术前沿我独行。 前言探索无边界， 阿里风光引我情。
每位都要做一次01背包 但注意到每次背包时间复杂度为O( )是无法承受的 可以利用NTT优化背包使得时间复杂度降到 (这里n是指 ) 同时对于某些物品二进制不能为1的条件 我们直接做背包回滚(具体看代码,就是把物品从背包里扣掉- -) 我们也关心前 位究竟给了多少进位给第 位 并且这些不同进位的方案数是多少 可以...
果然 物品的代价<=300. 一个贪心对于代价相同的物品显然可以优先选取最大的 我们把代价相同的物品给压在一起。 可以发现 这类似于分组背包的dp f[i]表示i容量的最大值 f[i]=max(f[i-j*c]+w[c][j]); 不过这个w数组差分之后是逐渐递减的。 可以发现 可以利用单调队列优化 不过我们只能维护一半单调队列 ...
Output For each test case output theanswer on a single line. Sample Input 3 10 1 2 4 2 1 1 2 5 1 4 2 1 0 0 Sample Output 8 4 算法分析: 更好做法:点击打开链接 一道水题,分组背包思想,第一次普通算法超时,然后用了二进制优化,依旧超时,真是无语,上网重新学习了一篇二进制解法 //朴素算...
可以发现 这类似于分组背包的dp f[i]表示i容量的最大值 f[i]=max(f[i-j*c]+w[c][j]); 不过这个w数组差分之后是逐渐递减的。 可以发现 可以利用单调队列优化 不过我们只能维护一半单调队列 因为队列里的点的值每次增加各不相同 也并不单调。
可以发现 这类似于分组背包的dp f[i]表示i容量的最大值 f[i]=max(f[i-j*c]+w[c][j]); 不过这个w数组差分之后是逐渐递减的。 可以发现 可以利用单调队列优化 不过我们只能维护一半单调队列 因为队列里的点的值每次增加各不相同 也并不单调。