UESTC 2430

题目

有$n$种普通物品,第$i$种物品的体积为$V_i$,价值$W_i$,数量$D_i$,有$m$件神奇物品,神奇物品的价值由分配的体积$V_i$决定,计算公式为
$$
W_i=x_iV_i^2+y_iV_i+z_i
$$
给一个体积为$C$的背包,求最大价值。

题解

多重背包+泛化物品。

先说多重背包的部分。

其实背包问题没啥好讲的,考虑0-1背包,$dp[i][j]$表示前$i$个物品在容量为$j$的背包下的最大价值,有状态转移方程
$$
dp[i][j]=\max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-V_i]+W_i)
$$
这题数据量比较小,直接朴素做法就行,把多重背包考虑为多个相同重量和价值的物品,就可以转变为0-1背包,时间复杂度$O(nCD)$(讲道理这已经达到1e9了,居然没超时)。

再来说一下泛化物品。

参照背包九讲中关于泛化物品的部分。计算完多重背包的部分之后,我们得到了一个在没有神奇物品情况下,任意容量背包能装的最大价值。背包九讲中对于多个泛化物品的操作是两两合并,这样就只有一个泛化物品了,但是我觉得太麻烦,其实泛化物品就相当于有$C$个一般物品,并且将它们放到一个组(也就是只能拿一个,因为泛化物品只有一个),这样就转变为分组背包,遍历容量然后求最大值就行,同样考虑$dp[i][j]$为前$i$个神奇物品在容量为$j$的背包下的最大价值,转移方程为
$$
dp[i][j]=\max{dp[i-1][j-v]+x_iv^2+y_iv^2+z_i|v\in[1,j]}
$$
注意到$j$是两重循环,所以是这部分复杂度是$O(mC^2)$。

代码

暴力测试的程序代码找不到了,嘤嘤嘤。

AC代码

OPTIMIZE是二进制优化,在写这题的时候没有并没有完成这一部分,朴素暴过去的。

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// @author: hzy
//#pragma G++ optimize("O3")

#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <ctime>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <string>
#include <list>
#include <forward_list>
#include <stack>
#include <unordered_set>
#include <vector>
#include <limits.h>

#define DISPLAY_A 0
#define OPTIMIZE 0

using namespace std;

class Thing {
public:
int weight, value, number;

};

class Special {
public:
int x, y, z;

int getValue(int weight) {
if (weight == 0) {
return max(0, z);
}
return x * weight * weight + y * weight + z;
}
};

Thing things[1007 * 15];
int cnt = 0;
Special specials[6];

int dp0[1007];
int dp[1007];

const int pow2[] = {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024};

# if OPTIMIZE
// 二进制优化
int optimize() {
int st = cnt;
int d = 0;
while (things[cnt].number > pow2[d]) {
things[cnt].number -= pow2[d];
things[d + 1].number = 1;
things[d + 1].weight = things[cnt].weight * pow2[d];
things[d + 1].value = things[cnt].value * pow2[d];
d += 1;
}
things[cnt].weight = things[cnt].weight * things[cnt].number;
things[cnt].value = things[cnt].value * things[cnt].number;
things[cnt].number = 1;
// 考虑不拿的情况
cnt += d + 2;
return st;
}
#endif

#if DISPLAY_A
int sp[1007];
#endif

int main() {
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::cin.tie(0);
int n, m, c;
cin >> n >> m >> c;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> things[cnt].weight >> things[cnt].value >> things[cnt].number;
// 多重背包
#if OPTIMIZE
// 二进制优化
auto st = optimize();
for (int k = st; k < cnt; k++) {
for (int j = 1; j <= c; j++) {
if (j < things[k].weight) {
continue;
}
dp[j] = max(dp[j], dp0[j - things[k].weight] + things[k].value);
}
memcpy(dp0, dp, sizeof(int) * c + 3);
}
#else
for (int j = 1; j <= c; j++) {
// 不拿的情况(k=0)已经包含了
for (int k = 1; k <= things[cnt].number; k++) {
int weight = k * things[cnt].weight;
if (j < weight) {
break;
}
dp[j] = max(dp[j], dp0[j - weight] + things[cnt].value * k);
}
}
memcpy(dp0, dp, sizeof(int) * (c + 3));
#endif
}
for (int i = 1; i <= m; i++) {
cin >> specials[i].x >> specials[i].y >> specials[i].z;
// 计算神奇物品
for (int j = 0; j <= c; j++) {
for (int k = 0; k <= j; k++) {
#if DISPLAY_A
if (dp[j] < dp0[j - k] + specials[i].getValue(k)) {
dp[j] = dp0[j - k] + specials[i].getValue(k);
sp[i] = k;
}
#else
dp[j] = max(dp[j], dp0[j - k] + specials[i].getValue(k));
#endif
}
}
memcpy(dp0, dp, sizeof(int) * (c + 3));
}
#if DISPLAY_A
for (int i = 1; i <= m; i++) {
cout << sp[i] << " ";
}
cout << endl;
#endif
cout << dp[c] << endl;
return 0;
}

测试例生成(Python)

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def G(n, m, c, max=1e3, filename='/Volumes/RD/in'):
n = int(n)
m = int(m)
c = int(c)
f = open(filename, 'w')
f.write("{} {} {}\r\n{}\r\n{}".format(
n, m, c, "\r\n".join([
"{} {} {}".format(random.randint(1, max), random.randint(1, max), random.randint(1, max))
for i in range(n)
]),
"\r\n".join([
"{} {} {}".format(random.randint(-max, max), random.randint(-max, max), random.randint(-max, max))
for i in range(m)
])
))
f.close()