ycb的ACM进阶之路(背包优化)

2024-02-18 05:48
文章标签 进阶 优化 背包 acm ycb

本文主要是介绍ycb的ACM进阶之路(背包优化),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

ycb的ACM进阶之路

发布时间: 2017年5月22日 14:30   最后更新: 2017年5月22日 14:31   时间限制: 1000ms   内存限制: 128M

  ycb是个天资聪颖的孩子,他的梦想是成为世界上最伟大的ACMer。为此,他想拜附近最有威望的dalao为师。dalao为了判断他的资质,给他出了一个难题。dalao把他带到一个到处都是题的oj里对他说:“孩子,这个oj里有一些不同的题,做每一道题都需要一些时间,每一题也有它自身的rp(人品值)。我会给你一段时间,在这段时间里,你可以做一些题。如果你是一个聪明的孩子,你应该可以让做题的总rp最大。”   如果你是ycb,你能完成这个任务吗?

输入文件的第一行是一个T,表示测试组数,接下来T组每组第一行包含两个正整数N,M。M表示总共能够用来做题的时间,N代表oj里的题目的数目。接下来的N行每行包括两个的整数,分别表示做每个题的时间Ti和这道题的人品值Vi。
1 <= N, M <= 100000,
1 <= Ti, Vi <= 10

输出文件仅包含一个整数表示规定时间内可以做题得到的最大人品值。

  复制
1
3 9 
10 10 
8 1 
1 2
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <map>
using namespace std;
const int inf = -0x3f3f3f3f;
typedef pair <int , int> pp;
int dp[100005];
int tm[100055];
int rp[100005];
map <pp, int> mp;
int main()
{int t,m,T;scanf("%d",&t);while(t--){memset(dp,0,sizeof(dp));mp.clear();scanf("%d%d",&m,&T);for(int i = 1; i <= m; i++){scanf("%d%d",&tm[i],&rp[i]);mp[make_pair(tm[i],rp[i])] ++;if(mp[make_pair(tm[i],rp[i])] >= 2)//找重复的元素,只保留一个并记录个数。{i--,m--;}}int j = m;for(int i = 1; i <= m; i++){int tt = tm[i];int rr = rp[i];int num = mp[make_pair(tt,rr)]-1;int k = 1;while(num>0){int tmp = min(num , 1<<k);num -= 1<<k++;tm[++j] = tt*tmp;rp[j] = rr*tmp;}}m = j;for(int i = 1; i <= m; i++)for(int j = T; j >= tm[i]; j--){dp[j] = max(dp[j],dp[j-tm[i]]+rp[i]);}printf("%d\n",dp[T]);}return 0;
}


这篇关于ycb的ACM进阶之路(背包优化)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/720231

相关文章

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查

深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧

《深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧》Python装饰器(Decorator)是提升代码可读性与复用性的强大工具,本文将深入解析Python装饰器的原理,常见用法,进阶技巧与最佳实践,希望可... 目录装饰器的基本原理函数装饰器的常见用法带参数的装饰器类装饰器与方法装饰器装饰器的嵌套与组合进阶技巧

从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南

《从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南》Pandas构建了完整的时间数据处理生态,核心由四个基础类构成,Timestamp,DatetimeIndex,Period和Timedelta,下面我... 目录1. 时间数据类型与基础操作1.1 核心时间对象体系1.2 时间数据生成技巧2. 时间索引与数据

SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化

《SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录一、HTTP连接池的核心价值二、Spring Boot集成方案方案1:Apache HttpCl

PyTorch高级特性与性能优化方式

《PyTorch高级特性与性能优化方式》:本文主要介绍PyTorch高级特性与性能优化方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、自动化机制1.自动微分机制2.动态计算图二、性能优化1.内存管理2.GPU加速3.多GPU训练三、分布式训练1.分布式数据

MySQL中like模糊查询的优化方案

《MySQL中like模糊查询的优化方案》在MySQL中,like模糊查询是一种常用的查询方式,但在某些情况下可能会导致性能问题,本文将介绍八种优化MySQL中like模糊查询的方法,需要的朋友可以参... 目录1. 避免以通配符开头的查询2. 使用全文索引(Full-text Index)3. 使用前缀索

C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南

《C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南》在日常工作中,Excel数据导出是一个常见的需求,然而,当数据量较大时,性能和内存问题往往会成为限制导出效率的瓶颈,下面我们看看C#如何结合EPPl... 目录一、技术方案核心对比二、各方案选型建议三、性能对比数据四、核心代码实现1. MiniExcel

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题:应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案:提前预热各种资源1. Flowable