分类:动态规划,组合,最大值,装箱问题
知识点:
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生成递减数 100, 90, 80, ..., 0 range(100, -1, -10)
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访问列表的下标key for key, value in enumerate(my_list):
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动态规划-捆绑装箱问题
a. 把有捆绑约束的物体进行组合,形成唯一的个体
b. 确定动态规划表的含义,即dp[i]表示什么
c. 判断一个个体能否放入 if j - w[k] >= 0:
d.如果能放入,判断dp[i]是否需要更新 dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[k]] + v[k])
题目来自【牛客】
买附件则一定要买对应的主件
# N 表示总钱数, m 为可购买的物品的个数
N, m = map(int, input().split())
main_parts, accessories = {}, {}
for i in range(1, m + 1):
# v 表示该物品的价格, p 表示该物品的重要度,
# q 表示该物品是主件还是附件。如果 q=0 ,表示该物品为主件,如果 q>0 ,表示该物品为附件, q 是所属主件的编号
v, p, q = map(int, input().split())
# 主件
if q == 0:
# 存储 [价值,价格*重要度]
main_parts[i] = [v, v*p]
# 附件
else:
# 存储 [价值,价格*重要度]
if q in accessories:
accessories[q].append([v, v*p])
else:
accessories[q] = [[v, v*p]]
# {1: [800, 1600], 4: [400, 1200], 5: [500, 1000]}
# print(main_parts)
# {1: [[400, 2000], [300, 1500]]}
# print(accessories)
# 初始化动态规划表,dp[j]表示预算在j内的最大满意度
dp = [0] * (N + 1)
# 遍历主件
for key, value in main_parts.items():
# w表示,一个主件和其附件的各种可能组合的总价格,
# 如[800, 1200, 1100, 1500], 800表示主件,
# 1200表示主件+附件1,1100表示主件+附件2,1500表示主件+附件1+附件2
# v表示对应组合的满意度
w, v = [], []
# 1、主件的价格
w.append(value[0])
v.append(value[1]) # 主件的满意度
if key in accessories: # 存在附件
# 2、主件+附件1
w.append(w[0] + accessories[key][0][0])
v.append(v[0] + accessories[key][0][1])
if len(accessories[key]) > 1: # 附件个数为2
# 3、主件+附件2
w.append(w[0] + accessories[key][1][0])
v.append(v[0] + accessories[key][1][1])
# 4、主件+附件1+附件2
w.append(w[0] + accessories[key][0][0] + accessories[key][1][0])
v.append(v[0] + accessories[key][0][1] + accessories[key][1][1])
# print(w)
# print(v)
# 每加入一个组合,都重新遍历一遍,检查是否可以实现最大满意度
# j表示预算,从N开始递减10,直至小于-1,即1000, 980, ..., 0
for j in range(N, -1, -10): # 物品的价格是10的整数倍
# 使用 enumerate 遍历列表,并打印出索引和对应的元素
for k, _ in enumerate(w):
# 是否能将该组合_放入
# 包含该组合(主件+附件)的价格之后,还有余额,就选中该组合
if j - w[k] >= 0:
# dp[j]表示当前预算为j的最大满意度
# dp[j - w[k]] + v[k]表示把v包含进来
# j - w[k]表示剩余的预算
# dp[j - w[k]]表示剩余的预算可以实现的最大满意度
dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[k]] + v[k])
print(dp[N])
参考:https://coco56.blog.csdn.net/article/details/124463397
by 软件工程小施同学