第一章 动态规划 背包问题之混合背包问题

1、题目混合背包问题

有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。

物品一共有三类:

第一类物品只能用1次(01背包);
第二类物品可以用无限次(完全背包);
第三类物品最多只能用 si 次(多重背包);
每种体积是 vi,价值是 wi。

求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。

输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。

接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。

si=−1 表示第 i 种物品只能用1次;
si=0 表示第 i 种物品可以用无限次;
si>0 表示第 i 种物品可以使用 si 次;
输出格式
输出一个整数,表示最大价值。

数据范围
0<N,V≤1000
0<vi,wi≤1000
−1≤si≤1000
输入样例
4 5
1 2 -1
2 4 1
3 4 0
4 5 2
输出样例:
8

2、分析

第一章 动态规划 背包问题之混合背包问题
就是对不同类型的物品按照01背包、完全背包、多重背包进行处理。可参考具体的相关文章。

3、代码

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1010;
int f[N];

int main()
{
    int n,m;
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i ++)
    {
        int v,w,s;
        cin >> v >> w >> s;
        //小于0的转换成数量为1的多重背包
        if(s < 0) s = 1;
        //完全背包
        if(s == 0)
        {
            for(int j = v; j <= m; j ++)
            {
                f[j] = max(f[j],f[j - v] + w);
            }
        }else
        {
        //处理多重背包,二进制优化
            for(int k = 1; k <= s; k += k)
            {
                for(int j = m; j >= k * v; j --)
                    f[j] = max(f[j],f[j - k * v] + k * w);
                s -= k;
            }
            if(s)
            {
                for(int j = m; j >= s * v; j --)
                  f[j] = max(f[j],f[j - s * v] + s * w);
            }
        }
    }
    cout << f[m];
}

参考资料

Acwing算法提高课

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