UVALive-7197 Axles 动态规划 多个背包问题 题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/UVALive-7197 题意 需要生产n种(2<=n<=14)零件,每种零件可以用两种材料制作,对这两种材料的消耗相同,产出价值不同。 但是一种零件一旦选定原材料就不能更改。 给这两种原材料的量和各零件生产方案,问生产最大价值多少。
1.2、二维数组动态规划 f(i,j) = max( f(i,j),f(i,j-ui)+wi) #include<iostream> #include<algorithm> usingnamespacestd; constintN=1100; intf[N][N],v[N],w[N]; intmain() { intn,m,i,j,k; cin>>n>>m; for(i=1;i<=n;i++)cin>>v[i]>>w[i];// 体积和...
明显这题不满足「一元不定式的约束」。 于是我们就可以想办法把问题拆成两个背包,或者改成两个状态dp[taste][calories]。 虽然明显后一个状态将超时。 如果拆成两个背包,就必须满足「dp函数具有单调性」(自变量越大,因变量不会变小)。 我们可以发现 f[abs(\sum t[i]-kc[i])]=\sum t[i], t[i]-kc[...
你说的解决方法应该是不行的 举个例子 500大小的背包 ，其中有物品430，459，449，30，49，69，如果...
进行转换后就是普通01背包,转换就是,先提出最大的价值,取m-5作为最大容量计算,算出来最大是多少,再用m-dp[m-5]-a[n]。 本题的心路历程是,我们第一眼肯定是想到最大的最后买,但是我们接下来要证明这是正确的,我相信很多人会有疑惑,为什么在dp完后再买最大的是最好的。
做动态规划的题目,最好的过程就是自己在纸上举一个例子把对应的dp数组的数值推导一下,然后在动手写代码! 很多同学做dp题目,遇到各种问题,然后凭感觉东改改西改改,怎么改都不对,或者稀里糊涂就改过了。 主要就是自己没有动手推导一下dp数组的演变过程,如果推导明白了,代码写出来就算有问题,只要把dp数组打印出来...