Dividing二进制背包优化

2023-12-10 09:18

本文主要是介绍Dividing二进制背包优化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!



http://poj.org/problem?id=1014

#include<iostream>
#include<string>
#define max(x,y) x>y?x:y
using namespace std;
int dp[150000],w[20010],v[20010];
int main()
{
 int a[10],i,j,t=1,c,num;
 while(1)
 {
  int sum=0;
  for(i=1;i<=6;i++)
  {
   cin>>a[i];
   sum+=i*a[i];
  }
  if(sum==0)
   break;
  if(sum%2==1)
  {
   cout<<"Collection #"<<t<<":"<<endl;
   t++;
   cout<<"Can't be divided."<<endl<<endl;
   continue;
  }
  num=1;
  for(i=1;i<=6;i++)
  {
   c=a[i];
   for(j=1;j<=c;j*=2)
   {
    v[num]=i*j;
    w[num++]=v[num];
    c-=j;
   }
   if(c>0)
   {
    v[num]=i*c;
    w[num++]=v[num];
   }
  }
  sum/=2;
  memset(dp,0,sizeof(dp));
  for(i=1;i<num;i++)
   for(j=sum;j>=v[i];j--)
    dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]);
  if(dp[sum]==sum)
  {
   cout<<"Collection #"<<t<<":"<<endl;
   t++;
   cout<<"Can be divided."<<endl<<endl;
  }
  else
  {
   cout<<"Collection #"<<t<<":"<<endl;
   t++;
   cout<<"Can't be divided."<<endl<<endl;
  }
 }
 return 0;
}

这篇关于Dividing二进制背包优化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/476688

相关文章

正则表达式高级应用与性能优化记录

《正则表达式高级应用与性能优化记录》本文介绍了正则表达式的高级应用和性能优化技巧,包括文本拆分、合并、XML/HTML解析、数据分析、以及性能优化方法,通过这些技巧,可以更高效地利用正则表达式进行复杂... 目录第6章:正则表达式的高级应用6.1 模式匹配与文本处理6.1.1 文本拆分6.1.2 文本合并6

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

poj2576(二维背包)

题意:n个人分成两组,两组人数只差小于1 , 并且体重只差最小 对于人数要求恰好装满,对于体重要求尽量多,一开始没做出来,看了下解题,按照自己的感觉写,然后a了 状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][j-c[k]]+c[k]);其中i表示人数,j表示背包容量,k表示输入的体重的 代码如下: #include<iostream>#include<

hdu2159(二维背包)

这是我的第一道二维背包题,没想到自己一下子就A了,但是代码写的比较乱,下面的代码是我有重新修改的 状态转移:dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-c[z]]+v[z]); 其中dp[i][j]表示,打了i个怪物,消耗j的耐力值,所得到的最大经验值 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<

csu(背包的变形题)

题目链接 这是一道背包的变形题目。好题呀 题意:给n个怪物,m个人,每个人的魔法消耗和魔法伤害不同,求打死所有怪物所需的魔法 #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<queue>#include<set>//#include<u>#include<map

hdu1011(背包树形DP)

没有完全理解这题, m个人,攻打一个map,map的入口是1,在攻打某个结点之前要先攻打其他一个结点 dp[i][j]表示m个人攻打以第i个结点为根节点的子树得到的最优解 状态转移dp[i][ j ] = max(dp[i][j], dp[i][k]+dp[t][j-k]),其中t是i结点的子节点 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm

hdu1171(母函数或多重背包)

题意:把物品分成两份,使得价值最接近 可以用背包,或者是母函数来解,母函数(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v) 其中指数为价值,每一项的数目为(该物品数+1)个 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>

hdu 2602 and poj 3624(01背包)

01背包的模板题。 hdu2602代码: #include<stdio.h>#include<string.h>const int MaxN = 1001;int max(int a, int b){return a > b ? a : b;}int w[MaxN];int v[MaxN];int dp[MaxN];int main(){int T;int N, V;s