30. 有一个人前来买瓜

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题目

Input

Output

思路

C++完整代码(含注释)


题目

军训这么累,当然要吃瓜啦。

有一个小军前来买瓜。

众所周知,YHW水果摊里的西瓜的瓜皮子和瓜粒子都是金粒子做的。小军当然想获得尽可能多的金粒子。

一共有n个瓜,每个瓜有重量w,成熟度v,金粒子数量g。

虽然小军的钱是无限的,但他的电动车载重是有限的,因此他不能买总重量超过W的瓜。

"我开水果摊的,能卖给你生瓜蛋子? ——YHW

因此,当小军买的瓜的总成熟度小于V时,YHW并不会把瓜卖给他。

具体的:水果摊一共有n个瓜,每个瓜有重量w,成熟度v,金粒子数量g。一共有q次询问,每次询问给出两个值W、V,小军要选取n个瓜的子集,使总重量 Σw≤W,总成熟度Σv≥V,求 Σg
的最大值。

Input

第一行输入两个整数,q(1≤n≤100,1≤q≤100),代表瓜的数量和询问数量。

接下来n行,每行三个整数,第i行的三个整数为i,vi,gi(1≤wi,vi,gi≤100),分别代表第i个瓜的重量,成熟度和价值。

接下来q行,输入两个整数,V(1≤W,V≤500),代表一组询问。

Output

输出一共有q行,每行一个整数,分别代表每组询问的最大金粒子数总和,若无合法的买法则输出-1。


思路

本题使用动态规划的思路解决了一个背包问题。通过存储瓜的重量、成熟度和金粒子数的信息,利用一个二维的dp数组来表示状态,通过递推公式来更新状态,然后根据给定的最大重量和最小成熟度处理每组询问,得到最大金粒子数总和。

步骤如下

  1. 确定dp数组以及下标的含义:

    dp数组是一个二维数组,dp[i][j]表示当前重量为i,成熟度为j时的最大金粒子数总和
  2. 确定递推公式:

    在遍历每个瓜的过程中,对于每个状态dp[j][k],如果当前状态可以转移到状态dp[j + melons[i].weight][min(k + melons[i].maturity, 500)](重量加上当前瓜的重量不超过最大重量500),则更新转移后的状态的金粒子数总和为dp[j][k] + melons[i].gold,并取较大的值
  3. dp数组的初始化:

    dp数组初始化为-1,表示无法达到该状态。
    而dp[0][0]被设置为0,表示初始状态。
  4. 确定遍历顺序:

    遍历瓜的顺序是从0到n-1,即按照输入的顺序遍历瓜的信息。
    对于每个瓜,利用三个嵌套的循环,从重量和成熟度的最大值开始递减遍历,确保在更新dp数组时,可以利用之前计算好的状态。
    这里的遍历顺序是从后往前遍历,以确保之前的状态不被覆盖。
  5. 处理输入输出
    完成动态规划的计算后,开始处理每组询问。读取询问的最大重量W和最小成熟度V,并初始化结果result为-1。
    然后,从重量0到最大重量W,从最小成熟度V到500遍历,将每个状态的最大金粒子数总和与result比较,取较大值。
    最后输出每组询问的最大金粒子数总和result。

该算法的时间复杂度为O(nW500),其中n为瓜的数量,W为最大重量。


C++完整代码(含注释)

提交乐学记得修改!!有查重

#include    
#include    
#include    
using namespace std;

// 定义瓜的结构体
struct melon {
    int weight;
    int maturity;
    int gold;
};

int main() {
    int n, q;
    cin >> n >> q;
    vector melons(n);
    // 读取每个瓜的信息
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d %d %d", &melons[i].weight, &melons[i].maturity, &melons[i].gold);
    }

    // dp数组,表示状态
    vector> dp(501, vector(501, -1));
    dp[0][0] = 0;

    // 动态规划计算
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 500; j >= 0; j--) {
            for (int k = 500; k >= 0; k--) {
                // 如果dp[j][k]为有效状态且加上当前瓜的重量不超过最大重量500
                if (dp[j][k] >= 0 && j + melons[i].weight <= 500) {
                    // 更新状态,取金粒子数总和的较大值
                    dp[j + melons[i].weight][min(k + melons[i].maturity, 500)] = max(dp[j][k] + melons[i].gold, dp[j + melons[i].weight][min(k + melons[i].maturity, 500)]);
                }
            }
        }
    }

    // 处理每组询问
    while (q--) {
        int W, V;
        scanf("%d %d", &W, &V);
        long long result = -1;

        // 遍历所有可能的状态,取金粒子数总和的最大值
        for (int j = 0; j <= W; j++) {
            for (int k = V; k <= 500; k++) {
                result = max(result, dp[j][k]);
            }
        }
        // 输出结果
        cout << result << endl;
    }

    return 0;
}

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