poj 1742 Coins(dp之多重背包+多次优化)
Description People in Silverland use coins.They have coins of value A1,A2,A3...An Silverland dollar.One day Tony opened his money-box and found there were some coins.He decided to buy a very nice watch in a nearby shop. He wanted to pay the exact price(without change) and he known the price would not more than m.But he didn't know the exact price of the watch. Input The input contains several test cases. The first line of each test case contains two integers n(<=n<=),m(m<=).The second line contains 2n integers, denoting A1,A2,A3...An,C1,C2,C3...Cn (<=Ai<=,<=Ci<=). The last test case is followed by two zeros. Output For each test case output the answer on a single line. Sample Input Sample Output Source
这是一个多重部分和问题(多重背包问题),放在了《2.3 记录结果再利用的“动态规划” 优化递推关系式》。最基本的做法是: dp[i][j] := 用前i种硬币能否凑成j 递推关系式: dp[i][j] = (存在k使得dp[i – 1][j – k * A[i]]为真,0 <= k <= m 且下标合法) 然后三重循环ijk递推 #include <iostream> 这种代码不用提交也知道会TLE,因为这个朴素的算法的复杂度是O(m∑iCi),比如那第二个用例画成图的话会看到: 解释一下,dp数组和更新顺序为: 第二个用例: ————– 这个算法每次只记录一个bool值,损失了不少信息。在这个问题中,不光能够求出是否能得到某个金额,同时还能把得出了此金额时A_i还剩下多少个算出来,这样直接省掉了k那重循环。 优化dp定义: dp[i][j] := 用前i种硬币凑成j时第i种硬币最多能剩余多少个(-1表示配不出来) 最后统计一下dp数组第n行>=0的个数就知道答案了: #include <iostream> 还是拿第二个用例画个图: 第二个用例: 本以为这次照着书上的思路来的应该没问题了吧,数组再利用就懒得做了。于是提交,结果MLE 于是打起精神来重复利用数组,注意到上图中的箭头都是垂直的,也就是说可以定义 dp[j] := 在第i次循环时之前表示用前i-1种硬币凑成j时第i种硬币最多能剩余多少个(-1表示配不出来),循环之后就表示第i次的状态 于是就省了一维数组: #include <iostream> 提交,AC,并且足足算了2秒钟。这就是男人八题么 |
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