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P1064 [NOIP2006 提高组] 金明的预算方案

[NOIP2006 提高组] 金明的预算方案

题目描述

金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间金明自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过 n n n 元钱就行”。今天一早,金明就开始做预算了,他把想买的物品分为两类:主件与附件,附件是从属于某个主件的,下表就是一些主件与附件的例子:

主件附件
电脑打印机,扫描仪
书柜图书
书桌台灯,文具
工作椅

如果要买归类为附件的物品,必须先买该附件所属的主件。每个主件可以有 0 0 0 个、 1 1 1 个或 2 2 2 个附件。每个附件对应一个主件,附件不再有从属于自己的附件。金明想买的东西很多,肯定会超过妈妈限定的 n n n 元。于是,他把每件物品规定了一个重要度,分为 5 5 5 等:用整数 1 ∼ 5 1 \sim 5 15 表示,第 5 5 5 等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格(都是 10 10 10 元的整数倍)。他希望在不超过 n n n 元的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。

设第 j j j 件物品的价格为 v j v_j vj,重要度为 w j w_j wj,共选中了 k k k 件物品,编号依次为 j 1 , j 2 , … , j k j_1,j_2,\dots,j_k j1,j2,,jk,则所求的总和为:

v j 1 × w j 1 + v j 2 × w j 2 + ⋯ + v j k × w j k v_{j_1} \times w_{j_1}+v_{j_2} \times w_{j_2}+ \dots +v_{j_k} \times w_{j_k} vj1×wj1+vj2×wj2++vjk×wjk

请你帮助金明设计一个满足要求的购物单。

输入格式

第一行有两个整数,分别表示总钱数 n n n 和希望购买的物品个数 m m m

2 2 2 到第 ( m + 1 ) (m + 1) (m+1) 行,每行三个整数,第 ( i + 1 ) (i + 1) (i+1) 行的整数 v i v_i vi p i p_i pi q i q_i qi 分别表示第 i i i 件物品的价格、重要度以及它对应的的主件。如果 q i = 0 q_i=0 qi=0,表示该物品本身是主件。

输出格式

输出一行一个整数表示答案。

样例 #1

样例输入 #1

1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0

样例输出 #1

2200

提示

数据规模与约定

对于全部的测试点,保证 1 ≤ n ≤ 3.2 × 1 0 4 1 \leq n \leq 3.2 \times 10^4 1n3.2×104 1 ≤ m ≤ 60 1 \leq m \leq 60 1m60 0 ≤ v i ≤ 1 0 4 0 \leq v_i \leq 10^4 0vi104 1 ≤ p i ≤ 5 1 \leq p_i \leq 5 1pi5 0 ≤ q i ≤ m 0 \leq q_i \leq m 0qim,答案不超过 2 × 1 0 5 2 \times 10^5 2×105

NOIP 2006 提高组 第二题

这道题其实是一个背包问题和一个正常的dp转换问题,其实不难思考

首先我们可以想到在挑选一个主件时,可能会有四种情况:
情况1:只选主件
那么此时的状态转移方程就是
d p [ j ] = m a x ( d p [ j ] , d p [ j − w [ i ] ] + v [ i ] ) ; dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]); dp[j]=max(dp[j],dp[jw[i]]+v[i]);
情况2:只选主件和附件1
则可得到
d p [ j ] = m a x ( d p [ j ] , d p [ j − w [ i ] − f j w [ i ] [ 1 ] ] + v [ i ] + f j v [ i ] [ 1 ] ) ; dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]-fjw[i][1]]+v[i]+fjv[i][1]); dp[j]=max(dp[j],dp[jw[i]fjw[i][1]]+v[i]+fjv[i][1]);
同样还有两种情况,会有以下的两种状态转移方程
d p [ j ] = m a x ( d p [ j ] , d p [ j − w [ i ] − f j w [ i ] [ 2 ] ] + v [ i ] + f j v [ i ] [ 2 ] ) ; dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]-fjw[i][2]]+v[i]+fjv[i][2]); dp[j]=max(dp[j],dp[jw[i]fjw[i][2]]+v[i]+fjv[i][2]);
d p [ j ] = m a x ( d p [ j ] , d p [ j − w [ i ] − f j w [ i ] [ 1 ] − f j w [ i ] [ 2 ] ] + v [ i ] + f j v [ i ] [ 1 ] + f j v [ i ] [ 2 ] ) ; dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]-fjw[i][1]-fjw[i][2]]+v[i]+fjv[i][1]+fjv[i][2]); dp[j]=max(dp[j],dp[jw[i]fjw[i][1]fjw[i][2]]+v[i]+fjv[i][1]+fjv[i][2]);

既然有了此,那么程序就好写了

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;int n,m;
int v[32100],w[32100],fjw[32100][3],fjv[32100][3];//v为主件的价值,w为主件的重量,fjw为附件的重量,fjv为附件的价值
int dp[33300];
int main() {cin>>n>>m;for (int i=1;i<=m;i++){int a,b,c;cin>>a>>b>>c;if (c==0){v[i]=a*b;w[i]=a;}else {fjw[c][0]++;fjw[c][fjw[c][0]]=a;fjv[c][fjw[c][0]]=a*b;}}for (int i=1;i<=m;i++){for (int j=n;j>=w[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i]);//情况1只要主件if (j>=w[i]+fjw[i][1])dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]-fjw[i][1]]+v[i]+fjv[i][1]);//情况2只要主件和附件1if (j>=w[i]+fjw[i][2])dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]-fjw[i][2]]+v[i]+fjv[i][2]);//情况2只要主件和附件2if (j>=w[i]+fjw[i][1]+fjw[i][2])dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]-fjw[i][1]-fjw[i][2]]+v[i]+fjv[i][1]+fjv[i][2]);//情况3都要}}cout<<dp[n];return 0;
}

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MongoDB分片集群容灾方案 1. 集群同步工具介绍1.1 第三方数据同步工具mongoshake1.2 官方同步工具mongosync 2. 工具对比2.1 数据一致性2.2 稳定性和可靠性2.3 维护成本 3. 总结 1. 集群同步工具介绍 最近客户咨询MongoDB分片集群市面上主流的容灾方案&#xff0c;所以抽空整理…...