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  • [牛客] 购物单

    题目描述

    王强今天很开心,公司发给N元的年终奖。王强决定把年终奖用于购物,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 个、 1 个或 2 个附件。附件不再有从属于自己的附件。王强想买的东西很多,为了不超出预算,他把每件物品规定了一个重要度,分为 5 等:用整数 1 ~ 5 表示,第 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 元的整数倍)。他希望在不超过 N 元(可以等于 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 件物品的价格为 v[j] ,重要度为 w[j] ,共选中了 k 件物品,编号依次为 j 1 , j 2 ,……, j k ,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 ] 。(其中 * 为乘号)
        请你帮助王强设计一个满足要求的购物单。

    输入描述:

    输入的第 1 行,为两个正整数,用一个空格隔开:N m

    (其中 N ( <32000 )表示总钱数, m ( <60 )为希望购买物品的个数。)
    从第 2 行到第 m+1 行,第 j 行给出了编号为 j-1 的物品的基本数据,每行有 3 个非负整数 v p q
    (其中 v 表示该物品的价格( v<10000 ), p 表示该物品的重要度( 1 ~ 5 ), 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)

    输出描述:

     输出文件只有一个正整数,为不超过总钱数的物品的价格与重要度乘积的总和的最大值( <200000 )。
    示例1

    输入

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

    输出

    2200


    显而易见的背包问题,这题太坑了,一开始看错好几次题
    首先q[]只有0和1,0表示主要,1表示次要
    判断方式是v*p总和的最大,v之和必须小于n
    然后!!必须先买q[]为0的,所以我们必须先过q[]为0的项才能去判断为不为0的
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner input = new Scanner(System.in);
            while (input.hasNext()) {
                int n = input.nextInt();
                int m = input.nextInt();
                int v[] = new int[m+1];
                int p[] = new int[m+1];
                int q[] = new int[m+1];
                int []sum[] = new int[m+1][n+1];
                HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
                for (int i = 1; i <= m; ++i) {
                    v[i] = input.nextInt();
                    p[i] = input.nextInt();
                    q[i] = input.nextInt();
                    if (q[i] == 0)
                        set.add(i);
                }
                for (int i = 1; i <= m; i++) {
                    for (int j = 1; j <= n; j++) {
                        if (v[i] <= j){
                            if (q[i] == 0) {
                                sum[i][j] = Math.max(sum[i-1][j], sum[i-1][j - v[i]] + v[i]*p[i]);
                                set.remove(i);
                            }
                            else {
                                if (set.isEmpty())
                                    sum[i][j] = Math.max(sum[i-1][j], sum[i-1][j - v[i]] + v[i]*p[i]);
                            }
                        }
                    }
                }
                System.out.println(sum[m][n]);
            }
        }
    }


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Moriarty-cx/p/9635637.html
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