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hiho#1038 : 01背包 (动态规划)

时间:2016-05-04 10:41:53      阅读:143      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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#1038 : 01背包

时间限制:20000ms
单点时限:1000ms
内存限制:256MB

描述

且说上一周的故事里,小Hi和小Ho费劲心思终于拿到了茫茫多的奖券!而现在,终于到了小Ho领取奖励的时刻了!

小Ho现在手上有M张奖券,而奖品区有N件奖品,分别标号为1到N,其中第i件奖品需要need(i)张奖券进行兑换,同时也只能兑换一次,为了使得辛苦得到的奖券不白白浪费,小Ho给每件奖品都评了分,其中第i件奖品的评分值为value(i),表示他对这件奖品的喜好值。现在他想知道,凭借他手上的这些奖券,可以换到哪些奖品,使得这些奖品的喜好值之和能够最大。

提示一:合理抽象问题、定义状态是动态规划最关键的一步

提示二:说过了减少时间消耗,我们再来看看如何减少空间消耗

输入

每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据。

每组测试数据的第一行为两个正整数N和M,表示奖品的个数,以及小Ho手中的奖券数。

接下来的n行描述每一行描述一个奖品,其中第i行为两个整数need(i)和value(i),意义如前文所述。

测试数据保证

对于100%的数据,N的值不超过500,M的值不超过10^5

对于100%的数据,need(i)不超过2*10^5, value(i)不超过10^3

输出

对于每组测试数据,输出一个整数Ans,表示小Ho可以获得的总喜好值。

样例输入
5 1000
144 990
487 436
210 673
567 58
1056 897
样例输出
2099

0 1 背包问题   好久没做了 

其实就是遍历所有情况 和搜索差不多 不过比搜索快

0 1 背包的方程为dp[i]=max(dp[i-need[j]])+value[j],dp[i]) 其实就是取与不取的问题 ,如果取了  那么取后的价值要大于我没有取之前的价值 否则我就不要你  (因为同样大小的背包我要装价值更大的啊)

如果不懂01背包 请看我这篇文章

 AC代码:

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
using namespace std;
int dp[100000+5];
int main()
{
	int n,m;
	int need[505];
	int value[505];
	while(~scanf("%d %d",&n,&m))
	{
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(int i=0;i<n;i++)
		scanf("%d %d",&need[i],&value[i]);
		int result=0;
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			for(int j=m;j>=0;j--)
			{
				if(j>=need[i])
				dp[j]=max(dp[j-need[i]]+value[i],dp[j]);
				result=max(dp[j],result);
		//		printf("%d ",dp[j]);
			}
		}
		printf("%d\n",result);
	}
} 


hiho#1038 : 01背包 (动态规划)

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原文地址:http://blog.csdn.net/su20145104009/article/details/51311926

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