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  • 多重背包问题 ← 规模小时可转化为0-1背包问题


    【题目来源】
    https://www.acwing.com/problem/content/4/

    【题目描述】
    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 0
    【算法分析】
    背包问题,求解的是“将
    某些种物品装入背包,......”,而不是求解“将某些个物品装入背包,......”的问题。切记。
    多重背包问题,每种物品有有限多个;
    完全背包问题,每种物品有
    无限多个;
    0-1背包问题,每种物品只有
    一个。
    由于本题给出的多重背包问题的
    问题规模不大,所以可以用“暴力拆分”的方法,将原多重背包问题中的第 i 种物品视为只有一个的某种物品,这样就可将多重背包问题转化为0-1背包问题。示意图如下所示:


    切记,“暴力拆分”的方法只适用于问题规模不大的多重背包问题。若问题规模较大,必然会TLE。因此,对于问题规模较大的多重背包问题,就需要进行
    二进制优化。
    实例详见:https://blog.csdn.net/hnjzsyjyj/article/details/109363826


    【算法代码】

    1. #include
    2. using namespace std;
    3. const int maxn=105;
    4. int c[maxn];
    5. int val,vol,type;
    6. main() {
    7. int n,V;
    8. cin>>n>>V;
    9. for(int k=1;k<=n;k++) {
    10. cin>>vol>>val>>type;
    11. for(int i=1; i<=type; i++)
    12. for(int j=V; j>=vol; j--)
    13. c[j]=max(c[j],c[j-vol]+val);
    14. }
    15. cout<
    16. return 0;
    17. }
    18. /*
    19. in:
    20. 4 5
    21. 1 2 3
    22. 2 4 1
    23. 3 4 3
    24. 4 5 2
    25. out:
    26. 10
    27. */



    【参考文献】
    https://www.acwing.com/problem/content/4/
    https://blog.csdn.net/hnjzsyjyj/article/details/109363826

     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/hnjzsyjyj/article/details/126188992
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