多重背包问题pta
时间: 2025-06-30 16:36:29 浏览: 8
### 多重背包问题 PTA 题解与算法
多重背包问题是动态规划中的经典问题之一,其核心思想是扩展了0-1背包和完全背包的限制条件。在多重背包问题中,每种物品不仅有重量和价值,还存在一个数量限制。这意味着对于每种物品,可以选择装入0个、1个、直到最多允许的数量。
#### 问题描述
给定 \( n \) 种物品和一个容量为 \( C \) 的背包。每种物品 \( i \) 的重量为 \( w_i \),价值为 \( v_i \),并且最多可以选 \( k_i \) 个。目标是选择若干物品放入背包,使得总重量不超过 \( C \),同时总价值最大。
#### 动态规划解法
动态规划的状态定义通常如下:
- 定义 \( dp[j] \) 表示当背包容量为 \( j \) 时的最大价值。
- 状态转移方程为:
\[
dp[j] = \max(dp[j], dp[j - m \cdot w_i] + m \cdot v_i) \quad (m \leq k_i)
\]
其中 \( m \) 是当前物品 \( i \) 的选取数量。
为了优化时间复杂度,可以将每个物品拆分为多个“子物品”,这些子物品通过二进制分解的方式生成。例如,如果某物品最多可以选 \( k_i = 7 \) 个,则将其拆分为 \( 1, 2, 4 \) 和 \( 7 - (1+2+4) = 0 \)(即无需额外处理)。
以下是基于二进制优化的代码实现[^2]:
```cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int N, C;
vector<int> w, v;
int main() {
cin >> C >> N; // 输入背包容量和物品数量
for (int i = 0; i < N; ++i) {
int weight, value, count;
cin >> weight >> value >> count; // 输入物品的重量、价值和数量
// 使用二进制分解将物品转化为0-1背包形式
for (int k = 1; count > 0; k <<= 1) {
if (k > count) k = count;
w.push_back(k * weight);
v.push_back(k * value);
count -= k;
}
}
// 动态规划求解
vector<int> dp(C + 1, 0);
for (int i = 0; i < w.size(); ++i) {
for (int j = C; j >= w[i]; --j) {
dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i]);
}
}
cout << dp[C] << endl; // 输出结果
return 0;
}
```
#### 时间与空间复杂度
- **时间复杂度**:由于使用了二进制优化,每个物品被拆分后的子物品数量最多为 \( O(\log k_i) \),因此总的时间复杂度为 \( O(nC\log k) \)。
- **空间复杂度**:\( O(C) \),其中 \( C \) 为背包容量。
#### 相关题目
PTA平台上有许多涉及多重背包问题的题目,以下是一些常见题目的描述:
- **切原木问题**:给定一根长度为 \( N \) 的原木和若干种切割方式,每种切割方式有固定的价值和数量限制,求最大总价值。
- **凑零钱问题**:类似于完全背包问题,但某些硬币的数量有限,需要结合多重背包的思想解决[^3]。
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