106-背包问题

背包问题

时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB

难度:3

描述
现在有很多物品(它们是可以分割的),我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w(1<=v,w<=10);如果给你一个背包它能容纳的重量为m(10<=m<=20),你所要做的就是把物品装到背包里,使背包里的物品的价值总和最大。
输入
第一行输入一个正整数n(1<=n<=5),表示有n组测试数据;
随后有n测试数据,每组测试数据的第一行有两个正整数s,m(1<=s<=10);s表示有s个物品。接下来的s行每行有两个正整数v,w。
输出
输出每组测试数据中背包内的物品的价值和,每次输出占一行。
样例输入
1
3 15
5 10
2 8
3 9
样例输出
65
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
struct node
{
    int v,w;
}a[20];
bool cmp(node a,node b)
{
    return a.v>b.w;
}
int main()
{
    int n,s,m,i,sum;
    scanf("%d",&n);
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        sum=0;
        scanf("%d%d",&s,&m);
        for(i=0;i<s;i++)
        {
            scanf("%d%d",&a[i].v,&a[i].w);
        }
        sort(a,a+s,cmp);
    for(i=0;i<s;i++)
    {
        m-=a[i].w;
        if(m<=0)
            break;
        sum+=a[i].v*a[i].w;
    }
    sum+=(m+a[i].w)*a[i].v;
    printf("%d",sum);

    }

}

时间: 2024-08-26 01:03:50

106-背包问题的相关文章

NYOJ 106 背包问题

背包问题 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描述 现在有很多物品(它们是可以分割的),我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w(1<=v,w<=10):如果给你一个背包它能容纳的重量为m(10<=m<=20),你所要做的就是把物品装到背包里,使背包里的物品的价值总和最大. 输入 第一行输入一个正整数n(1<=n<=5),表示有n组测试数据: 随后有n测试数据,每组测试数据的第一行有两个正整数s,m(1<=s<=10

NYOJ~106~背包问题~贪心算法~

背包问题 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描述 现在有很多物品(它们是可以分割的),我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w(1<=v,w<=10):如果给你一个背包它能容纳的重量为m(10<=m<=20),你所要做的就是把物品装到背包里,使背包里的物品的价值总和最大. 输入 第一行输入一个正整数n(1<=n<=5),表示有n组测试数据: 随后有n测试数据,每组测试数据的第一行有两个正整数s,m(1<=s<=10

步步为营(五)贪心(4)部分背包问题

部分背包问题虽说是归于背包问题的一种,而且背包问题大多数是通过动态规划的出的结果,但是贪心算法解部分背包,不管是思想还是操作上来说,都是非常简单的. 首先,我们来看一下什么叫做部分背包. 有N个商品,每个商品的重量为WI,价格为:PI,现有一个背包,最多能装M的重量. 其中(0<=I< N,0< wi<.M). 问:怎样装能使包中装入的商品价值最高(对于每个商品可以只装该商品的一部分) 那我们就来分析一下条件:: 1. 商品重量不是无限的. 那就说明我们不能只拿一种东西,大多数情况

NYOJ-103-背包问题

题目地址:http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=106 背包问题 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描述 现在有很多物品(它们是可以分割的),我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w(1<=v,w<=10):如果给你一个背包它能容纳的重量为m(10<=m<=20),你所要做的就是把物品装到背包里,使背包里的物品的价值总和最大. 输入 第一行输入一个正整数n(1<=n<

背包问题--nyoj题目106

背包问题 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描述 现在有很多物品(它们是可以分割的),我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w(1<=v,w<=10):如果给你一个背包它能容纳的重量为m(10<=m<=20),你所要做的就是把物品装到背包里,使背包里的物品的价值总和最大. 输入 第一行输入一个正整数n(1<=n<=5),表示有n组测试数据:随后有n测试数据,每组测试数据的第一行有两个正整数s,m(1<=s<=10)

hdu 5677 ztr loves substring(manacher,背包问题)

1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 typedef long long ll; 4 5 /** 6 7 8 manacher 处理出回文串长度 9 p[i]:半径 10 11 if(s[i] == '#' && p[i] == 1) continue; 12 else{ 13 int tmp = p[i] / 2; 14 if(s[i] == '#') for(int i = 2 ; i <= tmp ;

贪心算法练习题:部分背包问题

/*----------------------------------------------------- 有n个物体,第i个物体的重量是wi,价值为vi, 选若干个物体,使得在总重量不超过c的情况下让总价值尽量高. 这里每个物体都可以只取走一部分,价值和重量按比例计算. 输入: 第一行输入两个整数表示n和c. 第2到第n+1行每行两个整数分别表示wi和vi. 输出: 第一行输出所选物品的总价值v和总重量w以及所选物品的种类数num.两两之间用空格分隔. 第二行到第n+1行按照输入物品的顺序

简单背包问题

今天重温了一下01背包问题,感觉理解有深了一点点 首先我们来说一下这个状态转移方程 dp[i][j] = max( dp[i-1][j],dp[i][j-v[i]]+w[i] ) 其中i是当前背包装的东西个数,j则是当前背包剩余的空间,v[i]是当前第i号物品所占有背包空间的大小,w[i]是第i号物品的价值,看到代码很好理解,状态转移方程的意思就是当前的物品放入或者不放入背包而得到的价值的最优值 看法这里我又开始疑惑了,为什么根据状态转移方程就可以求解出背包的最优解?然后开始思考,当前的最优值是

动态规划——0-1背包问题

 0-1背包问题: 描述:给定n中物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为c,问应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中的物品总价值最大? 0-1背包问题是一个特殊的整数规划问题. 设所给0-1背包问题的子问题; 其最优值为m(i,j),即m(i,j)是背包容量为j,可选择物品为i,i+1,-,n时0-1背包问题的最优值.由0-1背包问题的最优子结构性质,可以建立计算m(i,j)的递归式如下: NO1:递归实现 1 /* 2 *Description 递归实现 3 *设有一

java实现背包算法(0-1背包问题)

0-1背包的问题 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题.问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高.问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中. 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放. 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值.则其状态转移方程便是: f[i][v]=max{ f[i-1][v], f