c++代码实现呢

<think>好的，用户之前询问了华为OD机试中的“最大报酬”问题，并得到了Python的动态规划解法。现在用户接着问：“请使用中文回答我或者给我介绍一下: c++代码实现呢”，这说明用户需要C++的实现代码。 首先，我需要确认用户的需求。用户可能正在准备华为OD的机试，需要用C++练习，或者对Python不熟悉，更倾向于C++。因此，我需要提供对应的C++代码，并确保代码结构和之前的Python示例类似，方便用户对比学习。 接下来，回顾之前的Python代码逻辑。Python使用了动态规划，定义了一个一维数组dp，逆序更新以避免重复选择。同样的逻辑在C++中需要实现，但要注意数据类型的声明和输入输出的处理。 然后，考虑C++的具体实现。输入部分需要使用cin来读取数据，动态数组可以用vector来初始化。循环结构需要调整语法，比如for循环的范围和变量类型。另外，C++的数组索引从0开始，但问题中的时间从1到T，所以dp数组的大小应该是T+1，确保可以访问到索引T。 需要注意的地方包括：正确读取输入，处理每份工作的时间和报酬，然后进行动态规划的状态转移。同时，输出dp[T]即可。要确保逆序更新，避免覆盖问题，这一点和Python中的处理一致。 可能用户还希望了解代码的注释和解释，所以应该在代码中添加必要的注释，说明每一步的作用。此外，考虑到用户可能对动态规划的理解不够深入，简要解释C++实现的思路，强调与Python版本的一致性，帮助用户建立联系。 最后，验证示例输入是否正确。例如，当输入为20小时和3份工作时，C++代码应该输出40，与之前的Python示例一致。需要确保代码的正确性，避免语法错误或逻辑错误。 总结，用户需要一个准确、高效且易于理解的C++实现，同时保持与之前Python解答相同的逻辑结构，方便用户对比学习，加深对动态规划解法的理解。</think>以下是华为OD机试「最大报酬」问题的C++代码实现，基于动态规划（0-1背包模型）方案，包含详细注释说明： --- ### **C++代码实现** ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // 用于max函数 using namespace std; int main() { int T, N; cin >> T >> N; // 读取总时间T和工作数量N vector<pair<int, int>> works; // 存储工作（耗时，报酬） for (int i = 0; i < N; ++i) { int t, p; cin >> t >> p; works.push_back({t, p}); } vector<int> dp(T + 1, 0); // dp数组初始化，容量为T+1 // 动态规划核心逻辑 for (auto& work : works) { int t = work.first; // 当前工作耗时 int p = work.second; // 当前工作报酬 // 逆序更新：确保每个工作只选一次 for (int j = T; j >= t; --j) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - t] + p); } } cout << dp[T] << endl; // 输出最大报酬 return 0; } ``` --- ### **代码解析** 1. **输入处理** - 通过`cin`读取总时间`T`和工作数量`N` - 使用`vector<pair<int, int>>`存储每份工作的耗时和报酬 2. **动态规划核心** - `dp[j]`表示在时间`j`内的最大报酬 - **逆序遍历时间**：从`T`到`t`倒序更新，确保每个工作不被重复选择（0-1背包特性） - 状态转移方程：`dp[j] = max(不选当前工作, 选当前工作)` 3. **复杂度控制** - 时间复杂度：$O(N \times T)$ - 空间复杂度：$O(T)$（一维数组优化） --- ### **示例测试** 输入： ``` 20 3 10 20 15 30 20 40 ``` 输出： ``` 40 ``` 解释：只能选择耗时20小时的工作，获得40元报酬（总耗时不超过20小时） --- ### **关键对比点** | 特性 | Python实现 | C++实现 | |------------------|-------------------------------|--------------------------------| | 数组初始化 | `dp = [0] * (T + 1)` | `vector<int> dp(T+1, 0)` | | 逆序更新 | `range(T, t-1, -1)` | `for (int j = T; j >= t; --j)` | | 输入处理 | `tuple(map(int, input().split())` | `cin` + `vector<pair>` | | 性能 | 较慢（解释型语言） | 更快（编译型语言） | --- ### **常见问题** 1. **为什么用逆序更新？** 避免同一工作被多次选择（正序遍历会变成完全背包问题）。 2. **如何处理超大数据？** - 若`T`极大（如$10^5$以上），需改用贪心或其他优化方法 - 本题假设`T`在合理范围内（通常OD机试限制为$10^3 \sim 10^4$） 3. **空间能否再优化？** 已是最优的一维数组方案，无法进一步降低空间复杂度。