01背包
01背包完全装满求方案数
状态表示:二维
集合:所有从前
属性:选法的数量
状态计算 分为 选
不选
选
注意当
#include
using namespace std;
const int N = 105, M = 10005;
int f[N][M], a[N];
int n,m;
int main()
{
cin>>n>>m;
f[0][0]=1;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
cin>>a[i];
f[i][0]=1;
}
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=m;j++)
{
f[i][j]+=f[i-1][j];
if(j>=a[i]) f[i][j]+=f[i-1][j-a[i]];
}
}
cout<
优化也很简单,参考01背包的优化方式
这里不过多赘述,上代码
#include
using namespace std;
const int N = 10005;
int f[N];
int main()
{
int n,m;
cin>>n>>m;
f[0]=1;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int a;
cin>>a;
for(int j=m;j>=a;j--)
f[j]+=f[j-a];
}
cout<
01背包平分子集
这个标题有些迷惑,什么是平分子集,有什么实际运用吗?
平分子集大体意思是给你几个数,把这些数分成两组,问你最小的差值是多少?
我们可以将数的总和记录下来,然后将这个数除以2,再从数组里面挑数字尽可能装满这个背包
解释一下:想要两个子集差值最小,那么这个值最小为0,也就是相等,那么我们就尽可能选出一些数字接近这个一半,越接近差值就越小
首先来一道比较裸的题 巧分配
只需要按照上文说的方法再套上01背包的模板就行了,不过多解释
#include
#include
using namespace std;
const int N = 50005;
int a[N];
int main()
{
int n,t;
cin>>t;
while(t--)
{
int f[N]={0};
cin>>n;
int sum=0;
for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i],sum+=a[i];
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=sum/2;j>=a[i];j--)
f[j]=max(f[j],f[j-a[i]]+a[i]);
cout<
来一个进阶版本 kkksc03考前临时抱佛脚
题目中说的有4门学科容易误导,让人认为是分组背包什么的,实际上只相当于多组测试数据罢了,那么我们就把目光聚焦到一组上面
我们可以发现可以同时解决两个问题,那么想要这个特性运用的最划算,那么肯定是需要左脑和右脑处理的时间的差值最小,那么这个问题就转换成了平分子集问题,不过需要注意的是,这里求的是总时间,因为左脑和右脑只能处理同一科,所以如果左脑处理完了,左脑还得等右脑,所以需要取一个最大值,最后将每次取得的结果累加就行了
#include
#include
using namespace std;
const int N = 1005;
int s[5];
int f[N],a[N];
int main()
{
int res=0;
for(int i=1;i<=4;i++) cin>>s[i];
for(int t=1;t<=4;t++)
{
memset(f,0,sizeof f);
int sum=0;
for(int i=1;i<=s[t];i++) cin>>a[i],sum+=a[i];
for(int i=1;i<=s[t];i++)
for(int j=sum/2;j>=a[i];j--)
f[j]=max(f[j],f[j-a[i]]+a[i]);
res+=max(sum-f[sum/2],f[sum/2]);
}
cout<
含有负数的01背包
题目要求两个指数不能是负数,且和最大,不能看作简单的01背包来处理
我们可以设计一下状态,假设
这里有几个问题需要注意一下
- 初始化数组为负无穷,因为数据中是有正数的,其次初始化
为0,表示当 TS 的值达到 0 的时候,TF 的最大值为 0 - 我们的偏移量要是数据上限的两倍,因为枚举时出现了
- 负数与正数要区别对待
正数和负数为什么会不一样?
在正数中,
而在负数中,
#include
#include
using namespace std;
const int N = 105, M = 200005;
int f[M],TS[N],TF[N]; //当 TS 的值达到 i 的时候,TF 的最大值
int main()
{
int n,m=0;
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
cin>>TS[i]>>TF[i];
if(TS[i]>0) m+=TS[i];
}
memset(f,-0x3f,sizeof f);
f[m]=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
//正数的情况
if(TS[i]>0)
for(int j=m*2;j>=TS[i];j--)
f[j]=max(f[j],f[j-TS[i]]+TF[i]);
//负数的情况
else
for(int j=0;j<=m*2+TS[i];j++)
f[j]=max(f[j],f[j-TS[i]]+TF[i]);
}
int ans=0;
for(int i=0;i<=m;i++)
{
if(f[i+m]>0) ans=max(ans,f[i+m]+i);
}
cout<
完全背包
完全背包完全装满求方案数
由于完全背包的最终版本和01背包非常像,这里就不多赘述,具体看上文提到的01背包完全装满求方案数
#include
using namespace std;
const int N = 10005;
int f[N];
int main()
{
int n,m;
cin>>n>>m;
f[0]=1;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int a;
cin>>a;
for(int j=a;j<=m;j++)
f[j]+=f[j-a];
}
cout<
进阶版本 NOIP2018 提高组 货币系统
由于纸币有无穷张,所以是完全背包
首先来解释一下题目是什么意思,题目要求我们设计一个等价的货币系统,相当于给出的货币系统有的面值是没有用的,我们将这个货币系统优化一下,去掉几种面值,但是不能多表示一些面值,也不能少表示一些面值
那我们可以将现有的货币系统能表示的所有面值都搞出来,然后看需要什么面值的钱才能表示这个面值
换句话讲,例如说如果 5 这个面值 只有一种表示方法,那么一定是1张5元的钱,那么这张钱就不能省去,是必要的
如果有两种表示方法的话,那么就可以被替代了,由于面值只能相加不能相减,所以这两种方法其中一定有一种是由比这张钱价值小的钱凑出来的,所以我们就不需要新的钱了
另外有可能对无穷张这个点有些疑惑,无穷张不管是 2张 还是 3张 表示的面值也一定用给出的货币系统的面值凑出来,所以无需考虑
#include
#include
using namespace std;
const int N = 25005;
int f[N],a[105];
int main()
{
int T; cin>>T;
while(T--)
{
memset(a,0,sizeof a); memset(f,0,sizeof f);
int maxx=0,ans=0;
int n; cin>>n;
f[0]=1;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
cin>>a[i];
maxx=max(maxx,a[i]);
}
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=a[i];j<=maxx;j++)
f[j]+=f[j-a[i]];
for(int i=1;i<=n;i++)
if(f[a[i]]==1) ans++;
cout<
分组背包
分组背包完全装满求方案数
与之前的一样,不过要注意的是,分组里面枚举的
#include
using namespace std;
const int N = 1005;
int f[N];
int main()
{
int n,m;
cin>>n>>m;
f[0]=1;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int a; cin>>a;
for(int j=m;j>=0;j--)
{
for(int k=0;k