在我的背包实施中遇到问题(PARTY)
Getting problems in my knapsack implementation(PARTY)
我今天想从 spoj 做 this simple question,它是背包问题,我已经实现如下:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main(void)
{
while(true)
{
int budget, t;
scanf("%d%d", &budget, &t);
if(budget == 0 && t == 0)
break;
int cost[t], fun[t];
vector<pair<double, int> > knap;
for(int i = 0;i < t;i++)
{
scanf("%d%d", &cost[i], &fun[i]);
knap.push_back(pair<double, int>(double(fun[i])/double(cost[i]), i));
}
sort(knap.rbegin(), knap.rend());
int totfun = 0, bud = budget;
for(int i = 0;i < int(knap.size());i++)
{
if(bud - cost[knap[i].second] >= 0)
{
bud -= cost[knap[i].second];
totfun += fun[knap[i].second];
}
}
printf("%d %d\n", budget-bud, totfun);
}
}
但是这个解决方案给出了 WA(错误答案)。 spoj自己的论坛里的所有测试用例都试过了,我的代码好像都通过了,谁能指导一下,这是我第一次尝试的DP问题之一...
问题中的代码不是通过Dynamic Programming实现精确解,而是贪心算法,一般不会计算出最优解。然而,问题中 link 的任务显然需要生成最佳解决方案。
贪婪算法的次优性可以通过考虑以下实例来证明。
Item 1: Function 6, Cost 4 (Ratio 18/12)
Item 2: Function 4, Cost 3 (Ratio 16/12)
Item 3: Function 3, Cost 3 (Ratio 12/12)
Capacity: 6
贪婪算法会选择 Item 1
,产生 6
的利润。然而,选择 Item2
和 Item3
会产生 7
.
的总利润
我今天想从 spoj 做 this simple question,它是背包问题,我已经实现如下:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main(void)
{
while(true)
{
int budget, t;
scanf("%d%d", &budget, &t);
if(budget == 0 && t == 0)
break;
int cost[t], fun[t];
vector<pair<double, int> > knap;
for(int i = 0;i < t;i++)
{
scanf("%d%d", &cost[i], &fun[i]);
knap.push_back(pair<double, int>(double(fun[i])/double(cost[i]), i));
}
sort(knap.rbegin(), knap.rend());
int totfun = 0, bud = budget;
for(int i = 0;i < int(knap.size());i++)
{
if(bud - cost[knap[i].second] >= 0)
{
bud -= cost[knap[i].second];
totfun += fun[knap[i].second];
}
}
printf("%d %d\n", budget-bud, totfun);
}
}
但是这个解决方案给出了 WA(错误答案)。 spoj自己的论坛里的所有测试用例都试过了,我的代码好像都通过了,谁能指导一下,这是我第一次尝试的DP问题之一...
问题中的代码不是通过Dynamic Programming实现精确解,而是贪心算法,一般不会计算出最优解。然而,问题中 link 的任务显然需要生成最佳解决方案。
贪婪算法的次优性可以通过考虑以下实例来证明。
Item 1: Function 6, Cost 4 (Ratio 18/12)
Item 2: Function 4, Cost 3 (Ratio 16/12)
Item 3: Function 3, Cost 3 (Ratio 12/12)
Capacity: 6
贪婪算法会选择 Item 1
,产生 6
的利润。然而,选择 Item2
和 Item3
会产生 7
.