LGP1853 题解

稍有扩展的多重背包模板。

正解

容易发现,对于每年份购买的债券存在一个贪心策略:最大化每年的年利息,那么就可以转为对每年进行考虑。

可以将债券抽象成货物,投资额是体积 vi,年利息是价值 wi,而背包的容量就是当前的 s

然后对每年做一次多重背包就可以了。

但是这样的时间复杂度是 O(snd)106×40×10=4×108,比较悬,而实际上 s 加上年利息后是会超过 106 的,故会超时。


注意到数据范围中保证了 vi103 的倍数,那么可以将所有体积都除以 103,那么时间复杂度就会变为 O(sndλ),其中 λ=103,就比较稳当了。

下面考虑其做法的正确性。

因为 vi 除以 103 一定是整数,所以不会出现错误。

但是 s 呢?

因为 vi 必然 103,所以 s<1000 的部分(即 smod103),是一定不能用来购买债券的,所以可以忽略掉。

代码

#include <bits/stdc++.h>
const int N = 15, S = 1e5 + 10;

int s, n, m, v[N], w[N], f[S];

void input() {
  std::cin >> s >> m >> n;
  for (int i = 1; i <= n; ++i) {
    std::cin >> v[i] >> w[i];
    v[i] /= 1000;
  }
}

void work() { // 做一次背包
  memset(f, 0, sizeof(f));
  int V = s / 1000;
  for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 遍历物品
    for (int j = v[i]; j <= V; ++j) {
      f[j] = std::max(f[j], f[j - v[i]] + w[i]);
    }
  }
  s += f[V]; // 更新当前资产
}

int main() {
  input();
  while (m--) work();
  std::cout << s << std::endl;
  return 0;
}
posted @   OIer_wst  阅读(5)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· ollama系列01:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 25岁的心里话
· 按钮权限的设计及实现
init();
点击右上角即可分享
微信分享提示