算法设计与分析3.4 小鲨鱼(二进制优化多重背包)

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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