P1509 找啊找啊找GF

1|0P1509 找啊找啊找GF

1|1次要性动态规划

1|0概念

次要性dp是指,在使得一个条件到达最优的情况下,让第二个条件也达到最优,在第二个条件也达到最优时,让第三个条件也最优...

这种分先后次序(或者说分主次)依次达成最优解的动态规划,被称为 次要性dp

1|0思路

1|0确定优化目标

  1. 让女朋友最多。
  2. 在女朋友最多的情况下,花费时间最少。

1|0设定最小化目标

设最后的女朋友数最后为a ,最后花费的时间为t

则我们可以把最小化目标定为

M×at

其中M是一个很大的正整数。

可以类比百分比理解。

女朋友数对答案的影响为%p

花费时间对答案的影响为 %k

在这道题目里女朋友个数对答案的影响

比花费时间对答案的影响大的多

因此,我们要确保女朋友数对答案的影响的百分比 远大于 花费时间对答案的影响

事实上,只需要确保

M>tmax

这样,当a不同的时候,a对答案起决定性作用,

只有当a相同的时候,t才会对答案起决定性作用

1|0代码实现

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 101; int n, m, r; int rmb[N], rp[N], tim[N]; int F[N][N]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); cout.tie(nullptr); cin >> n; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> rmb[i] >> rp[i] >> tim[i]; tim[i] = 20000 * 1 - tim[i]; } cin >> m >> r; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = m; j >= rmb[i]; j--) { for (int k = r; k >= rp[i]; k--) { F[j][k] = max(F[j][k], F[j - rmb[i]][k - rp[i]] + tim[i]); } } } cout << ((F[m][r] / 20000) + 1) * 20000 - F[m][r]; return 0; }

1|2双动态规划维护

1|0思路

设置两个状态,一个表示最多女朋友数,一个表示最小时间。

利用更新最多女朋友数来判断是否更新最小时间。

1|0实现

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 101; int n, m, r; int rmb[N], rp[N], tim[N]; int F[N][N], T[N][N]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); cout.tie(nullptr); cin >> n; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> rmb[i] >> rp[i] >> tim[i]; } cin >> m >> r; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = m; j >= rmb[i]; j--) { for (int k = r; k >= rp[i]; k--) { if (F[j][k] < F[j - rmb[i]][k - rp[i]] + 1) { F[j][k] = F[j - rmb[i]][k - rp[i]] + 1; T[j][k] = T[j - rmb[i]][k - rp[i]] + tim[i]; } else if (F[j][k] == F[j - rmb[i]][k - rp[i]] + 1) { T[j][k] = min(T[j][k], T[j - rmb[i]][k - rp[i]] + tim[i]); } } } } cout << T[m][r]; return 0; }

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