POJ 3260 多重背包+完全背包

内容基本来自http://www.hankcs.com/program/algorithm/poj-3260-the-fewest-coins.html

主要用于加深个人理解

POJ 3260 The Fewest Coins 

最小货币流通：用面值Vi，个数Ci的硬币购买价格T的商品，假设商店每种面值的硬币都有无限个，求最小货币流通量。

分成两个过程求解：

一：付钱过程：

这个过程中，我们把货币的价格视为背包的重量，价值视为1，问题就转化为了多重背包问题，

见http://www.cnblogs.com/bestefforts/p/8990866.html

// 多重背包转化为二进制的01背包
void dp_multiple_pack(int n, int W)
{
    memset(dp_pay, 0x3f, (W + 1) * sizeof(int));
    dp_pay[0] = 0;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        int num = C[i];
        for (int k = 1; num > 0; k <<= 1)
        {
            int mul = min(k, num);
            for (int j = W; j >= V[i] * mul; --j)
            {
                dp_pay[j] = min(dp_pay[j], dp_pay[j - V[i] * mul] + mul);   // 价值为1
            }
            num -= mul;
        }
    }
}

　　

二：找零过程：

找钱阶段，硬币数量不限，在类似的思路下直接视作完全背包问题。

见http://www.cnblogs.com/bestefforts/p/8990866.html

// 完全背包
void dp_complete_pack(int n, int W)
{
    memset(dp_change, 0x3f, (W + 1) * sizeof(int));
    dp_change[0] = 0;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        for (int j = V[i]; j <= W; ++j)
        {
            dp_change[j] = min(dp_change[j], dp_change[j - V[i]] + 1);  // "价值总和"最小
        }
    }
}

 

这道题的难点在于W的设置。

这里应用了一个数学原理：鸽笼原理 。

鸽笼原理是说 把多于n+1个的物体放到n个抽屉里，则至少有一个抽屉里的东西不少于两件。

当然他有很多有用的应用场景，例如在本例中：

假设存在一种最优支付方案，给了多于t + max_v * max_v的钱，那么商店就会找回多于max_v * max_v的钱，这些硬币的个数大于max_v。设这些硬币的面值分别为a_i，根据鸽笼原理的应用，硬币序列中存在至少两个子序列，这两个子序列的和分别都能被max_v整除。如果我们直接用长度更小的那个子序列换算为面值为max_v的硬币某整数个，再去替换母序列就能用更少的硬币买到商品，形成矛盾。

因此，W就可以设置为MAX_T + MAX_V * MAX_V。

 

 

#include <iostream>
 
using namespace std;
const int MAX_T = 10000 + 4;
const int MAX_N = 100 + 2;
const int MAX_V = 120 + 1;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
 
int N, T;
int V[MAX_N], C[MAX_N];     // 面值和携带个数
int max_v;                  // 最大面值
int dp_change[MAX_T + MAX_V * MAX_V];   // dp_change[i] := 商店找钱金额为i时最少硬币数
int dp_pay[MAX_T + MAX_V * MAX_V];      // dp_pay[i] := 顾客付钱金额为i时最少硬币数
 
// 完全背包
void dp_complete_pack(int n, int W)
{
    memset(dp_change, 0x3f, (W + 1) * sizeof(int));
    dp_change[0] = 0;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        for (int j = V[i]; j <= W; ++j)
        {
            dp_change[j] = min(dp_change[j], dp_change[j - V[i]] + 1);  // "价值总和"最小
        }
    }
}
 
// 多重背包转化为二进制的01背包
void dp_multiple_pack(int n, int W)
{
    memset(dp_pay, 0x3f, (W + 1) * sizeof(int));
    dp_pay[0] = 0;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        int num = C[i];
        for (int k = 1; num > 0; k <<= 1)
        {
            int mul = min(k, num);
            for (int j = W; j >= V[i] * mul; --j)
            {
                dp_pay[j] = min(dp_pay[j], dp_pay[j - V[i] * mul] + mul);   // 价值为1
            }
            num -= mul;
        }
    }
}
 
void solve()
{
    dp_multiple_pack(N, T + max_v * max_v);     // 付钱
    dp_complete_pack(N, T + max_v * max_v);     // 找钱
    int ans = INF;
    for (int i = max_v * max_v; i >= 0; --i)
    {
        ans = min(ans, dp_change[i] + dp_pay[T + i]);
    }
    if (ans == INF)
    {
        ans = -1;
    }
    printf("%d\n", ans);
}
 
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("in.txt", "r", stdin);
#endif
    scanf("%d%d", &N, &T);
    for (int i = 0; i < N; ++i)
    {
        scanf("%d", &V[i]);
        max_v = max(max_v, V[i]);
    }
    for (int i = 0; i < N; ++i)
    {
        scanf("%d", &C[i]);
    }
    solve();
#ifndef ONLINE_JUDGE
    fclose(stdin);
#endif
    return 0;
}