原题链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P1064
金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间金明自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过 n n n 元钱就行”。今天一早,金明就开始做预算了,他把想买的物品分为两类:主件与附件,附件是从属于某个主件的,下表就是一些主件与附件的例子:
主件 | 附件 |
---|---|
电脑 | 打印机,扫描仪 |
书柜 | 图书 |
书桌 | 台灯,文具 |
工作椅 | 无 |
如果要买归类为附件的物品,必须先买该附件所属的主件。每个主件可以有 0 0 0 个、 1 1 1 个或 2 2 2 个附件。每个附件对应一个主件,附件不再有从属于自己的附件。金明想买的东西很多,肯定会超过妈妈限定的 n n n 元。于是,他把每件物品规定了一个重要度,分为 5 5 5 等:用整数 1 ∼ 5 1 \sim 5 1∼5 表示,第 5 5 5 等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格(都是 10 10 10 元的整数倍)。他希望在不超过 n n n 元的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。
设第 j j j 件物品的价格为 v j v_j vj,重要度为 w j w_j wj ,共选中了 k k k 件物品,编号依次为 j 1 , j 2 , … , j k j_1,j_2,\dots,j_k j1,j2,…,jk,则所求的总和为:
v j 1 × w j 1 + v j 2 × w j 2 + ⋯ + v j k × w j k v_{j_1} \times w_{j_1}+v_{j_2} \times w_{j_2}+ \dots +v_{j_k} \times w_{j_k} vj1×wj1+vj2×wj2+⋯+vjk×wjk 。
请你帮助金明设计一个满足要求的购物单。
第一行有两个整数,分别表示总钱数 n n n 和希望购买的物品个数 m m m。
第 2 2 2 到第 ( m + 1 ) (m + 1) (m+1) 行,每行三个整数,第 ( i + 1 ) (i + 1) (i+1) 行的整数 v i v_i vi, p i p_i pi, q i q_i qi 分别表示第 i i i 件物品的价格、重要度以及它对应的的主件。如果 q i = 0 q_i=0 qi=0,表示该物品本身是主件。
输出一行一个整数表示答案。
1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0
2200
对于全部的测试点,保证 1 ≤ n ≤ 3.2 × 1 0 4 1 \leq n \leq 3.2 \times 10^4 1≤n≤3.2×104, 1 ≤ m ≤ 60 1 \leq m \leq 60 1≤m≤60, 0 ≤ v i ≤ 1 0 4 0 \leq v_i \leq 10^4 0≤vi≤104 , 1 ≤ p i ≤ 5 1 \leq p_i \leq 5 1≤pi≤5, 0 ≤ q i ≤ m 0 \leq q_i \leq m 0≤qi≤m,答案不超过 2 × 1 0 5 2 \times 10^5 2×105 。
退役咸鱼含泪复习分组背包……
分组背包指 n n n个背包被分为 m m m组,每个组内的背包是互斥的,即在同一个组内的背包至多只能选择一个。
很显然,由于这道题中每个主件的附件数只能为 0 , 1 , 2 0,1,2 0,1,2个,我们可以轻松枚举出一套主件与附件的购买情况:对于有一个主件的,有买与不买附件两种情况;对于有两个附件的,有两个都不买、两个都买、只买附件一、只买附件二。再加上只购买主件的情况,这几种情况是互斥的,就可以构成一个分组背包。
那么如何解决分组背包问题呢?最重要的就是解决组内背包互斥的问题。
对于普通的 01 01 01背包,我们的转移方程如下:
dp[0]=1;
for(int i=1;i<=m;++i)for(int j=n;j>=0;--j)
if(dp[j]&&j+v[i]<=n)dp[j+v[i]]=max(dp[j+v[i]],dp[j]+v[i]*w[i]);
对于每个背包 i i i,我们倒序遍历了 n ∼ 0 n\sim 0 n∼0进行转移,这个做法正确的原因是在每次更新时用到的 d p [ j ] dp[j] dp[j]都是没有被 i i i更新过的,即保留了 i − 1 i-1 i−1更新后的状态,使得在所有状态中一个背包只会被用一次;如果正序遍历 0 ∼ n 0\sim n 0∼n,那么每次更新时用到的 d p [ j ] dp[j] dp[j]都是已经被 i i i更新过的,就变成了完全背包的做法。
同样的,要解决分组背包,需要在组内转移时保持 d p [ j ] dp[j] dp[j]始终为上一组更新后的状态(而不是上一个背包更新后的状态),这样才能保证得到的解中同一个组内的背包最多只用了一个。所以,对于花费为 j j j时的最大收益 d p [ j ] dp[j] dp[j],我们要先遍历完一整个组去更新 d p [ j ] dp[j] dp[j],更新完 d p [ j ] dp[j] dp[j]后再去更新 d p [ j − 1 ] dp[j-1] dp[j−1],具体实现如下:
for(int i=1;i<=m;++i)//枚举组
{
if(gro[i].size())
for(int j=n;j>=0;--j)//倒序遍历n~0
for(int k=gro[i].size()-1;k>=0;--k)//枚举组内的背包
if(j+gro[i][k].cst<=n)dp[j+gro[i][k].cst]=max(dp[j+gro[i][k].cst],dp[j]+gro[i][k].val);
}
#include
using namespace std;
int n,m,ans;
int dp[32005],v[65],p[65],q[65];
struct bag{
int cst,val;};
vector<bag>gro[65];
vector<int>num[65];
void in()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=1;i<=m;++i)
{
scanf("%d%d%d",&v[i],&p[i],&q[i]);
if(q[i])num[q[i]].push_back(i);
else gro[i].push_back((bag){
v[i],p[i]*v[i]});
}
}
void ac()
{
for(int i=1,t1,t2;i<=m;++i)
{
if(!num[i].size())continue;
t1=num[i][0];gro[i].push_back((bag){
v[i]+v[t1],gro[i][0].val+v[t1]*p[t1]});
if(num[i].size()==2)
{
t2=num[i][1];
gro[i].push_back((bag){
v[i]+v[t2],gro[i][0].val+v[t2]*p[t2]});
gro[i].push_back((bag){
gro[i][1].cst+v[t2],gro[i][1].val+v[t2]*p[t2]});
}
}
for(int i=1;i<=m;++i)
{
if(gro[i].size())
for(int j=n;j>=0;--j)for(int k=gro[i].size()-1;k>=0;--k)
if(j>=gro[i][k].cst)dp[j]=max(dp[j],dp[j-gro[i][k].cst]+gro[i][k].val);
}
for(int i=1;i<=n;++i)ans=max(ans,dp[i]);
printf("%d",ans);
}
int main(){
in(),ac();}