随笔分类 - 动态规划--背包九讲
摘要：题目大意： 有n堆野兽，每堆野兽屠杀完完需要花费ti时间，可以增加金钱gi，敌法师有瞬移技能，可以从某堆野兽移到另一堆野兽，题目有给定从哪堆可以移到哪堆。最后问在满足打的金钱多余m的情况下的最少时间。数据范围：1 <= T <= 50 ， 1 <= N <= 50(怪物数量)， 1 <= Ti <=
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摘要：题目大意：有 n 组任务，m 个体力，每组任务有 k 个，分类为 f，每个任务花费 x 体力，得到 y 开心值，求最大开心值，若不能完成输出-1 分类为 0：这一组中的 k 个任务至少选择一个。 分类为 1：这一组中的 k 个任务最多选择一个。 分类为 2：这一组中的 k 个任务随便选择。 解法：
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摘要：对于求次优解、第K优解类的问题，如果相应的最优解问题能写出状态转移方程、用动态规划解决，那么求次优解往往可以相同的复杂度解决，第K优解则比求最优解的复杂度上多一个系数K。 其基本思想是将每个状态都表示成有序队列，将状态转移方程中的max/min转化成有序队列的合并。 首先看01背包求最优解的状态转移
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摘要：Problem Description最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏，为了得到极品装备，xhd在不停的杀怪做任务。久而久之xhd开始对杀怪产生的厌恶感，但又不得不通过杀怪来升完这最后一级。现在的问题是，xhd升掉最后一级还需n的经验值，xhd还留有m的忍耐度，每杀一个怪xhd会得到相应的经验
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摘要：题目大意： 一个人去买鞋，有k种牌子，每种牌子至少买一双鞋子。每双鞋子有标价跟实际价值。求用m多的钱买最多价值的鞋。 n： 物品总数 ，m： 钱数， K： 牌子数 ，描述 s：牌号 ， v：标价， w：价值 解法： 首先看到题目很容易感觉得到这像是一个分组背包，但是又有点不一样。因为分组背包我们对于
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摘要：题目大意： 给你一些物品，每个物品有自己的花费和价值，每个物品 都有相对应的箱子， 如果你想要买这个物品，你就需要先买这个箱子（依赖），求 n个箱子花费 t 能获得的最大价值 思路： dp[i][j] 代表在 i 个箱子花费 j 能获得的最大价值 我们需要优先对箱子进行处理，处理完之后其他的都和 0
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摘要：题目大意： 给你一些钱 m ，然后在这个国家买东西， 共有 n 件物品，每件物品有 价格 P 价值 V 还有一个很特别的属性 Q, Q 指 你如过想买这件物品 你的手中至少有这钱Q 。 虽然你只要花费 钱P ，但你的手中至少有钱Q，如果不足Q ，不能买。问给你钱M ，列出N件物品，最多能获得多少价值
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摘要：题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2546 问题描述： Problem Description 电子科大本部食堂的饭卡有一种很诡异的设计，即在购买之前判断余额。如果购买一个商品之前，卡上的剩余金额大于或等于5元，就一定可以购买成功（即使购买
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摘要：问题描述： 解法： 因为求具体的方案，我们就不能采取之前滚动数组优化版本的 01背包 ，因为这样会损失一些具体方案 因为要求字典序最小，那么我们肯定采取贪心策略（能选序号小的就选序号小的） 我们如果从前往后遍历所有的物品，那么最后 dp[n][m] 就是最后答案，那我们就得从后往前遍历才可以求的具体
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摘要：问题描述： 解法： 我们让 dp[i] 代表 背包体积恰好为 i 时背包的最大价值 ，再定义一个 g[i] 代表体积为 i 的时候总价值最大的最优选法方案数 这里注意 dp 的含义与之前的 01背包有点不同，所以我们初始化的时候也需要注意 （具体的可以看之前 01背包详讲） 统计方案数的时候得看它是
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摘要：问题描述： 解法： 这种树形的结构我们首先很容易去想到 树形dp ，但是和 树形dp 不一样的地方在于它选一个节点的话还有附加条件（也就是依赖关系） 我们对于每一个节点可以把它看成一个分组背包 dp[i][j] 代表 选第 i 个节点 背包容量为 j 的时候 背包的最大价值 我们可以先采取 树形dp
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摘要：问题描述： 解法： 这个问题变成了每组物品有若干种策略：是选择本组的某一件，还是一件都不选。 这样就可以对每一组转化为 01背包问题 int dp[110],v[110],w[110]; int main() { int n,m; cin >> n >> m; for (int i = 0;i <
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摘要：问题描述： 解法： 其实只需要在 01背包 的基础上再增加一个纬度代表重量就可以了 因为是在 01背包 的基础上，所以更新的话我们和 01背包一样从大往小更新 int dp[1010][1010]; int main() { int n,m,v; std::cin >> n >> v >> m; f
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摘要：题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/7/ 思路： 如果将前面三个背包混合起来，也就是说，有的物品只可以取一次（01背包），有的物品可以取无限次（完全背包），有的物品可以取的次数有一个上限（多重背包），应该怎么求解呢？ 01背包与完全背包的混合考虑到
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摘要：题目大意： 这个问题和 01背包 问题很相似，我们也可以依然采取 01背包 的状态定义 dp[i][j] 代表前 i 个物品 容量为 j 的背包的最大价值 那么状态转移方程也就出来了： dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*v[i]]+w[i]) (k 可以为 0,
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摘要：问题描述： 基本思路： 这个问题和 01背包 问题非常的相似，只是 01背包 问题要求了每个物品我们最多可以选一次（选和不选两种选择），但是完全背包问题只要容量够我们可以无限制的选 如果我们依然采取和 01背包 一样的状态的定义 dp[i][j] 代表 前 i 个物品 容量为 j 的时候的最大价值
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摘要：一.动态规划与递推解决01背包 初步分析: 0. 浅谈问题的分解 在处理到第i个物品时,可以假设一共只有i个物品,如果前面i-1个物品的总的最大价值已经定下来了,那么第i个物品选不选将决定这1~i个物品能带来的总的最大价值 刚刚是自顶向下,接下来反过来自底向上,第1个物品选不选可以轻松地用初始化解决
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