動態規劃演算法
阿新 • • 發佈:2021-02-02
題目描述
王強今天很開心,公司發給N元的年終獎。王強決定把年終獎用於購物,他把想買的物品分為兩類:主件與附件,附件是從屬於某個主件的,下表就是一些主件與附件的例子:
主件 | 附件 |
---|---|
電腦 | 印表機,掃描器 |
書櫃 | 圖書 |
書桌 | 檯燈,文具 |
工作椅 | 無 |
如果要買歸類為附件的物品,必須先買該附件所屬的主件。每個主件可以有 0 個、 1 個或 2 個附件。附件不再有從屬於自己的附件。王強想買的東西很多,為了不超出預算,他把每件物品規定了一個重要度,分為 5 等:用整數 1 ~ 5 表示,第 5 等最重要。他還從因特網上查到了每件物品的價格(都是 10 元的整數倍)。他希望在不超過 N 元(可以等於 N 元)的前提下,使每件物品的價格與重要度的乘積的總和最大。
v[j 1 ]*w[j 1 ]+v[j 2 ]*w[j 2 ]+ … +v[j k ]*w[j k ] 。(其中 * 為乘號)
請你幫助王強設計一個滿足要求的購物單。
輸入描述:
輸入的第 1 行,為兩個正整數,用一個空格隔開:N m
(其中 N ( <32000 )表示總錢數, m ( <60 )為希望購買物品的個數。)
從第 2 行到第 m+1 行,第 j 行給出了編號為 j-1 的物品的基本資料,每行有 3 個非負整數 v p q
(其中 v 表示該物品的價格( v<10000 ), p 表示該物品的重要度( 1 ~ 5 ), q 表示該物品是主件還是附件。如果 q=0 ,表示該物品為主件,如果 q>0 ,表示該物品為附件, q 是所屬主件的編號)
輸出描述:
輸出檔案只有一個正整數,為不超過總錢數的物品的價格與重要度乘積的總和的最大值( <200000 )。
示例1
輸入
1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0
輸出
2200
實現程式碼:
#include <iostream>
#include <vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct Item {
int v = 0;//物品的價格
int p = 0;//物品的重要度
Item(){}
Item(int v, int p):v(v),p(p){}
};
int main() {
int n = 0, m = 0;
cin >> n >> m;
vector<Item> datas;
vector<Item> FuJi1;
vector<Item> FuJi2;
datas.resize(m);
FuJi1.resize(m);
FuJi2.resize(m);
for (int i = 0; i < m; i++) {
int v = 0, p = 0, q = 0;
cin >> v >> p >> q;
p *= v;
v /= 10;
if (q == 0) {
datas[i] = Item(v,p);
} else {
if (FuJi1[q - 1].v == 0) {
FuJi1[q - 1] = Item(v,p);
}
else {
FuJi2[q - 1] = Item(v,p);
}
}
}
int row = datas.size();
int col = n / 10;
vector<vector<int>> dpData;
dpData.resize(row + 1);
for (int i = 0; i <= row; i++) {
dpData[i].resize(col + 1);
}
for (int i = 1; i <= row; i++) {
Item& item = datas[i - 1];
Item& fj1 = FuJi1[i - 1];
Item& fj2 = FuJi2[i - 1];
for (int j = col; j >= 1; j--) {
bool flag = false;
if (j >= item.v) {
dpData[i][j] = max(dpData[i - 1][j], dpData[i - 1][j - item.v] + item.p);
flag = true;
}
if (j >= item.v + fj1.v) {
int tempV = max(dpData[i - 1][j], dpData[i - 1][j - item.v - fj1.v] + item.p + fj1.p);
dpData[i][j] = max(tempV, dpData[i][j]);
flag = true;
}
if (j >= item.v + fj2.v) {
int tempV = max(dpData[i - 1][j], dpData[i - 1][j - item.v - fj2.v] + item.p + fj2.p);
dpData[i][j] = max(dpData[i][j], tempV);
flag = true;
}
if (j >= item.v + fj1.v + fj2.v) {
int tempV = max(dpData[i - 1][j], dpData[i - 1][j - item.v - fj1.v - fj2.v] + item.p + fj1.p + fj2.p);
dpData[i][j] = max(tempV, dpData[i][j]);
flag = true;
}
if (!flag) {
dpData[i][j] = dpData[i - 1][j];
}
}
}
cout << dpData[row][col] << endl;
getchar();
return 0;
}