多重背包即:限定了每种物品可以拿取的最大数量(第i个物品最多有s[i]个)的背包问题,它本身可以用一个三重循环作为朴素解法,但当数据规模来到103时有TLE的风险,因此可以使用二进制来优化。
所谓的二进制优化即:将物品×个数打包成一个新的物品,再将其视为0-1背包,即可。
能这么做的原因在于,从1到方案数s[i]之间的任何一个数都能被小于它的最大的二进制数(1、2、4、8、16、32、…、2k、…)以及这个数本身减去这个最大的二进制数来表示,这样以0-1背包问题的方式来求解最大价值,即可知道某种物品拿几个是最优解了。
有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。
第 i 种物品最多有 si 件,每件体积是 vi,价值是 wi。
求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。
输出最大价值。
输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。
接下来有 N 行,每行三个整数 vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。
输出格式
输出一个整数,表示最大价值。
数据范围
0
本题考查多重背包的二进制优化方法。
输入样例
4 5
1 2 3
2 4 1
3 4 3
4 5 2
输出样例
10
#include
#include
#include
using namespace std;
const int maxn = 12505;
const int Lim = 2005;
int a[maxn] = {
0}, b[maxn] = {
0};
int f[maxn] = {
0};