动态规划 洛谷P1616 疯狂的采药
动态规划 洛谷P1616 疯狂的采药
同样也是洛谷的动态规划一个普及-的题目,接下来分享一下我做题代码
看到题目,没很认真的看数据大小,我就提交了我的代码:
1 //动态规划 洛谷P1616 疯狂的采药
2 #include<iostream>
3 #include<cmath>
4 using namespace std;
5 int value[10005];//价值数组
6 int times[10005];//时间数组
7 int dp[10000003];//t的范围1e7
8 int main()
9 {
10 int m, t;//m是数目,t是时间
11 cin >> t >> m;
12 for (int i = 1; i <= m; ++i)
13 {
14 cin >> times[i] >> value[i];//输入数据
15 }
16 //从小遍历到大进行规划 因为这题可以选无数个一样的
17 for (int i = 1; i <= t; ++i)
18 {
19 for (int j = 1; j <= m; ++j)//对每一种草药进行遍历
20 {
21 if (i >= times[j])//前提是时间大于采摘所需要的时间才能考虑
22 {
23 dp[i] = max(dp[i], dp[i - times[j]] + value[j]);
24 }
25 }
26 }
27 cout << dp[t];
28 return 0;
29
30 }
测试了几个测试用例,过了 ,于是乎,我就自信满满的提交了!
但是!
仔细观察数据大小,经典的没开long long
于是改正:
1 //动态规划 洛谷P1616 疯狂的采药
2 #include<iostream>
3 #include<cmath>
4 using namespace std;
5 int value[10005];//价值数组
6 int times[10005];//时间数组
7 long long dp[10000003];//t的范围1e7 long long !!!!
8 int main()
9 {
10 int m, t;//m是数目,t是时间
11 cin >> t >> m;
12 for (int i = 1; i <= m; ++i)
13 {
14 cin >> times[i] >> value[i];//输入数据
15 }
16 //从小遍历到大进行规划 因为这题可以选无数个一样的
17 for (int i = 1; i <= t; ++i)
18 {
19 for (int j = 1; j <= m; ++j)//对每一种草药进行遍历
20 {
21 if (i >= times[j])//前提是时间大于采摘所需要的时间才能考虑
22 {
23 dp[i] = max(dp[i], dp[i - times[j]] + value[j]);
24 }
25 }
26 }
27 cout << dp[t];
28 return 0;
29
30 }
然后!
结束啦!
总结归纳一下: 这题和P1048 [NOIP2005 普及组] 采药 非常像,只是数据加强了些,而且我们对比可以发现,还有一个区别就是每个药可以采摘无数次。
于是我们归纳出一个模板,像只能采摘一次,也就是选择一次的背包问题,我们用采摘时间time值来做外层循环,反正每次只能选择一次,也就是拿每种草药的时间来遍历.
//也就是
for(int i=1;i<=m;++i)
{
for(int j=x(背包的最大容量),j>=time[i],--j)
{
dp[j]=max(dp[j],dp[j-time[i]]+value[i]);
}
}
但是像这一题,每次可以选择无数次,我们外层循环就只能用时间了,有点像选硬币凑钱问题。从1一直遍历到最大的time。内层去遍历每一种草药,因为可以采摘多次,得出我们的模板:
for (int i = 1; i <= t(最大时间); ++i)从小到大队每一个时间进行dp 算出每一个时间的最优解
{
for (int j = 1; j <= m(可供选择的种类数); ++j)//对每一种草药进行遍历
{
if (i >= times[j])//前提是时间大于采摘所需要的时间才能考虑
{
dp[i] = max(dp[i], dp[i - times[j]] + value[j]);
}
}
}
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