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题目链接:http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=914

问题描述:有N个物体,它们的利益用v[i]表示,代价用c[i]表示。现在要在这N个物体中选取K个物体,使得选出来的这K个物体的总利益除以总代价达到最大值。即取得最大值。

问题转化:构造一个x[N]的数组,表示每个数取或不取的状态,显然每一个x[i]只有两个取值:0和1,其中1表示取,0表示不取。则整个式子也就可以变成目标式:

值得注意的是:上式中的r是每一组x对应求得的当前答案,而我们的目的就是要找到一组x使得求出来的r得到最大值R!(这很重要!)


一、二分法

进一步对式子进行处理:

简单的一项处理:

构造一个函数:

其中F(r)在平面坐标系上体现为一条直线,每一组x[i]都分别唯一地对应一条直线,这些直线的截距均大于等于0、斜率均小于等于0。而这些直线在X轴上的截距就是这一组x求出来的r,而截距的最大值就是我们要求的R。(如下图所示)

在X轴上面任取一个r,如果至少有一条直线的F(r)>0,那么说明了什么呢?

说明至少还有一条直线与X轴的交点在它的右边,那么这个r一定不是最大值,真正的最大值在它的右边。反之,如果所有的F(r)都小于0,那么真正的最大值在它的左边

那么前面的结论就可以换种说法,因为我只需判断最大的那个F(r)的正负性就行了:

随便取一个r,如果F(r)max>0,则结果R>r,反之若F(r)max<0,则结果R<r。直到找到使F(r)max=0的r,那个r就是我们要找的结果R

显然这是一个令人感到兴奋的结论,因为我们自然而然就想到了一种方法:二分法!

至此,还有一个小小的问题没有解决,那就是F(r)max怎么求?

至此,问题全部解决!

#define eps 1e-8
#define zero(a) fabs(a)<eps double v[MAXN],c[MAXN],d[MAXN]; int main()
{
int N,K;
scanf("%d%d",&N,&K);
for(int i=;i<N;i++)
scanf("%lf%lf",&v[i],&c[i]);
double l=0.0,r=10000000.0;
while(!(zero(r-l))) //二分终止条件,利用double的精度控制
{
double mid=(r+l)/2.0;
for(int i=;i<N;i++)
d[i]=v[i]-mid*c[i];
sort(d,d+N);
double sum=0.0;
for(int i=N-;i>=N-K;i--)
sum+=d[i];
if(sum>=) l=mid;
else r=mid;
}
double ans=l;
printf("%.2lf\n",ans);
return ;
}

二分法可以轻松水过南阳理工学院oj上的原题和ghbgh出的上大oj上的改题甚至是POJ的2976这些最基本的0-1分数规划问题。不过,用这种方法去做POJ上面的3111时却直接TLE了orz。。。。

二分是一个非常通用的办法,但是我们来考虑这样的一个问题,二分的时候我们只是用到了F(r)>0这个条件,而对于使得F(r)>0的这组解所求到的R值没有使用。因为F(r)>0,我们已经知道了R是一个更优的解,与其漫无目的的二分,为什么不将解移动到R上去呢?

我们再次回到函数表达图:

这个是二分的原理表现,在图中,我们取左界为0,右界为足够大,画出中间的(左+右)/2,发现此时F(r)max是大于0的,那么继续将左界移向(左+右)/2,继续二分,直到找到R为止。

但是我们换种思路,我们在判断一个当前的r的时候需要去求一个F(r)max,在二分之中我们仅仅判断了F(r)max与0的关系,这是利用率比较低的。其实我们可以将F(r)max利用起来。找到F(r)max所在的那一条直线,然后将r移动到这条直线的截距上面去(如下图,找到当前的F(r)max所在的直线,将r移动到r4上面去,这样做甚至只要2步即可到位)

这就是下面要介绍的方法:


二、Dinkelbach算法

它实质上是一种迭代,他是基于这样的一个思想:他并不会去二分答案,而是先随便给定一个答案,然后根据更优的解不断移动答案,逼近最优解。由于他对每次判定使用的更加充分,所以它比二分会快上很多。

在这个算法中,我们可以将r初始化为任意值,不过由于所有直线都只有y轴右边的部分,所以一般将r初始化为0。

double m[+],w[+];
struct node{double num;int ord;} d[+];
bool cmp(node a,node b){return a.num>b.num;}
int main()
{
int N,K;
scanf("%d%d",&N,&K);
for(int i=;i<N;i++)
scanf("%lf%lf",&m[i],&w[i]);
double l=0.0,ans;
while()
{
ans=l;
for(int i=;i<N;i++)
{
d[i].num=m[i]-ans*w[i];
d[i].ord=i;
}
sort(d,d+N,cmp);
double p=0.0,q=0.0;
for(int i=;i<K;i++)
{
p+=m[d[i].ord];
q+=w[d[i].ord];
}
l=p/q;
if(zero(ans-l))
break;
}
printf("%.2f\n",ans);
return ;
}

不过需要注意的是,并不是可以放弃二分全用Dinkelbach算法。这只是最基本的0-1规划问题, Dinkelbach算法的弊端就是需要保存解。在更加复杂的问题中,有的时候二分更快,有时Dinkelbach算法更快。

二分和Dinkelbach算法写法都非常简单,各有长处,大家要根据题目谨慎使用。

by---Kirisame_Marisa    2014-12-26  22:31:43


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