动态规划例题解析

动态规划例题解析

1. 购物满减问题

淘宝的“双十一”购物节有各种促销活动,比如“满 200 元减 50 元”。假设你女朋友的购物车中有 n 个(n>100)想买的商品,她希望从里面选几个,在凑够满减条件的前提下,让选出来的商品价格总和最大程度地接近满减条件(200 元),这样就可以极大限度地“薅羊毛”。

答案

    public static void main(String[] args) {
        int n;//总商品数目
        int w;//满减条件
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        n = sc.nextInt();
        w = sc.nextInt();
        boolean[] states = new boolean[3 * w + 1];//状态转移数组,超过满减条件三倍不划算
        int[] items = new int[n];//商品价格数组

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            items[i] = sc.nextInt();
        }
        states[0] = true;//0号空间初始化

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 3 * w - items[i]; j >= 0; j--) {
                if (states[j]) {
                    states[j + items[i]] = true;//对所有可能达到的费用做真值标记
                }
            }
        }

        //打印
        int cost = 0;//最优花费金额(符合满减条件的且最接近满减条件)
        boolean flag = false;
        for (int i = 1; i <= 3 * w; i++) {
            if (states[i] && !flag) {
                cost = i;
                System.out.println("可达的金额:" + i);
                if (i >= w) {//大于满减额就可以停止
                    flag = true;//停止的旗帜变量
                    System.out.println("总价:" + cost);
                }
            }
        }
        if (!flag) {
            System.out.println("无解");
            return;
        }
        //打印最佳购物清单
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            if (cost - items[i] >= 0 && states[cost - items[i]]) {
                System.out.println("购买了商品: " + i + ",价格: " + items[i]);//从可达状态中获取
                cost = cost - items[i];
            }
        }
    }

2.物品价值最大问题

题目描述

王强今天很开心,公司发给N元的年终奖。王强决定把年终奖用于购物,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

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 个、 1 个或 2 个附件。附件不再有从属于自己的附件。王强想买的东西很多,为了不超出预算,他把每件物品规定了一个重要度,分为 5 等:用整数 1 ~ 5 表示,第 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 元的整数倍)。他希望在不超过 N 元(可以等于 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 件物品的价格为 v[j] ,重要度为 w[j] ,共选中了 k 件物品,编号依次为 j 1 , j 2 ,……, j k ,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 ] 。(其中 为乘号)

请你帮助王强设计一个满足要求的购物单。

输入描述:

输入的第 1 行,为两个正整数,用一个空格隔开:N m

(其中 N ( <32000 )表示总钱数, m ( <60 )为希望购买物品的个数。)

从第 2 行到第 m+1 行,第 j 行给出了编号为 j-1 的物品的基本数据,每行有 3 个非负整数 v p q

(其中 v 表示该物品的价格( v<10000 ), p 表示该物品的重要度( 1 ~ 5 ), q 表示该物品是主件还是附件。如果 q=0 ,表示该物品为主件,如果 q>0 ,表示该物品为附件, q 是所属主件的编号)

输出描述:

 输出文件只有一个正整数,为不超过总钱数的物品的价格与重要度乘积的总和的最大值( <200000 )。

示例1

输入

1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0

输出

2200

答案

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int N = sc.nextInt();
        int m = sc.nextInt();
        int[][] val = new int[60][3];
        int[][] cost = new int[60][3];
        int[] states = new int[N/10+1];
        for(int i = 1; i <= m; i++){
            int v = sc.nextInt();
            int p = sc.nextInt();
            int q = sc.nextInt();
            if(q==0){//是主件
                cost[i][0] = v;
                val[i][0]=v*p;
            }else{
                if(cost[q][1] == 0){//第一个附件
                    cost[q][1] = v;
                    val[q][1] = v*p;
                }else{
                    cost[q][2] = v;
                    val[q][2] = v*p;
                }
            }
        }

        //动态规划
        for(int i = 1; i <= m; i++){
            for(int j = N/10;j >= cost[i][0]/10;j--) {//j比主件还小则没必要继续
                //只买主件
                if(j*10>= cost[i][0]) {
                    states[j] = getMax(states[j], states[j-cost[i][0]/10]+val[i][0]);
                }//买第一个附件
                if(j*10>= cost[i][0]+cost[i][1]) {
                    states[j] = getMax(states[j], states[j-(cost[i][0]+cost[i][1])/10]+val[i][0]+val[i][1]);
                }//买第二个附件
                if(j*10>= cost[i][0]+cost[i][2]) {
                    states[j] = getMax(states[j], states[j-(cost[i][0]+cost[i][2])/10]+val[i][0]+val[i][2]);
                }/买两个附件
                if(j*10>= cost[i][0]+cost[i][1]+cost[i][2]) {
                    states[j] = getMax(states[j], states[j-(cost[i][0]+cost[i][1]+cost[i][2])/10]+val[i][0]+val[i][1]+val[i][2]);
                }

            }
        }
        System.out.println(states[N/10]);
    }
    public static int getMax(int a, int b){
        return a>b?a:b;
    }
posted @ 2020-08-17 09:20  一把水果刀  阅读(368)  评论(0编辑  收藏  举报