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算法设计与分析3.4 小鲨鱼(二进制优化多重背包)

算法设计与分析3.4 小鲨鱼(二进制优化多重背包)

作者: 阿明DunDunDun | 来源:发表于2019-11-09 14:22 被阅读0次

    题目描述:

    为了迎接节日,商店街策划了一次”火舞之人“促销大酬宾活动。每个在活动开始当天来商店街消费的客人,都可以最多抽奖两次,根据抽到的卡片获得不同的优惠。已知卡池里面有红色的小绵羊卡、黑色的小鲨鱼卡、紫色的大尾巴狼卡以及一张看上去就很稀有的眯眯眼天使卡。你抽出了一张黑色小鲨鱼卡,还上去还有点稀有的样子,身边没多少人抽到。

    对于抽到黑色小鲨鱼卡的人,本期活动中,共有N件商品参与促销,你身上带了M块钱。这N种物品每种物品有价格Ci和原价Vi,以及限购Ki件。

    你想知道你最多能够买走原价总和多少的商品。特别提醒,商品论件出售,不允许拆分。

    输入格式:

    第一行包括两个正整数N, M,表示共有N件商品,你有M块钱。

    接下来的N行,每i行包括三个自然数Ci,Vi,Ki。表示第i件商品的价格、原价和限购数量。

    输出格式:

    输出仅包括一个正整数,表示你能买走的最大原价总和。

    输入样例:

    2 8
    2 100 4
    4 100 2

    输出样例:

    400

    HINT

    对于60%的数据, 1<=Ki<=20
    对于100%的数据,1<=N<=200,1<=M<=3000,0<=Ci<=20,1<=Vi<=200,1<=Ki<=10^6

    #include<iostream>
    #include<cstring>
    #include<cstdio>
    using namespace std;
    int max(int a, int b) {
        return a > b ? a : b;
    }
    const int N = 200, M = 3000;
    int dp[M+1], v[N * M+1], w[N * M+1];
    int main()
    {
        int n, m, k = 0;
        cin >> n >> m;
        for (int i = 1; i <= n; i++)
        {
            int vv, ww, s;
            cin >> vv >> ww >> s;
            for (int i = 1; i <= s; i *= 2)   //与之前代码改进的地方是我之前没有用二进制去优化,因为数量级是10的6次方,不优化也许过不了。
                v[k] = vv * i, w[k++] = ww * i, s -= i;
            if (s > 0)
                v[k] = vv * s, w[k++] = ww * s;
        }
        for (int i = 0; i <k; i++)        
            for (int j = m; j >= v[i]; j--)
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]);
        cout << dp[m] << endl;
        return 0;
    }
    

    这一题有两种优化的方法,一种是单调队列优化(由于过于复杂本渣没弄懂),一种是二进制优化,单调队列的优化程度更高,但是二进制就达满分标准,所以你们懂得。

    二进制优化:

    简单点说就是,本来你有一种物品可选,它占用的是Vi,价值是Wi,个数是N。
    则你一开始是在N个数里进行0-1背包选择,例如你输入的是:
    1 1 8
    即当V和W都是1时,如果N是8,那你做0-1背包选择的时候其实是列8个相同的物品,如果要知道选7的价值是多少,你其实是选了前7个,第8个不选,价值是7。

    但是如果是二进制优化,你就不需要8个相同的1 1的组合了 :
    8可以拆分成1+2+4+1(余数),所以你要存的不是8个1 1,而是4组数:
    1 1
    2 2
    4 4
    1 1

    这有什么好处呢,同样,你想知道7的价值的时候,你不用做8个数的背包选择(选前7个1,不选最后一个1),只要选1+2+4,不选最后的余数1,做一次4个数的背包选择就行了。

    这样多重背包的复杂度就降了一个规模。

            for (int i = 1; i <= s; i *= 2)   
                v[k] = v * i, w[k++] = w * i, s -= i;
            if (s > 0)
                v[k] = v* s, w[k++] = w * s;
        }
        for (int i = 0; i <k; i++)        
            for (int j = m; j >= v[i]; j--)
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]);
    

    总结:二进制优化让时间复杂度和空间复杂度都从n降为了logn

    不得不感叹,这是和大佬脑子上的差距啊


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