博客
关于我
【代码超详解】CometOJ C0302 [USACO]健康的荷斯坦奶牛(暴力枚举,3 ms)
阅读量:719 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1956 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

饲料选择优化问题的递归暴力枚举解决方案

题目背景与目标

该问题旨在通过饲料选择来满足一系列维生素的需求限制条件,并在所有可行方案中找到使用饲料种类数最少的方案。这个问题属于典型的组合优化问题,涉及多约束条件下的最优选择。

算法选择与设计

基于问题的特殊性,我们采用了一种递归暴力枚举的方法。这种方法虽然可能存在计算复杂度较高的问题,但由于问题规模相对较小(饲料种类不超过15),这种方法能够有效地找出最优解。

结果表示

  • bitset b:当前方案的位掩码,记录已经选择的饲料种类。
  • unsigned V:维生素种类总数。
  • unsigned m[i]:每种维生素的需求量。
  • unsigned G:目标维生素组合的种类数。
  • c[i][j]:饲料种类j所含的维生素种类i的数量。

递归函数设计

递归函数 dfs 接收当前被考虑的饲料种类 cur,并执行以下操作:

  • 初始条件检查:检查当前已选择的维生素是否满足所有需求体谱。

  • 是否优化:如果当前方案的饲料种类数少于已保存的最优方案(b0),则更新最优方案。

  • 选择当前饲料:将当前饲料的维生素添加到当前统计的总维生素中。

  • 递归调用:继续处理下一个饲料种类。

  • 回溯:撤销选择当前饲料的动作。

  • 代码实现与解释

    代码结构

    #include 
    #include
    using namespace std;#pragma warning(disable:4996)unsigned V, m[25], G;unsigned c[15][25];bitset<15> b, b0;bool ok;void dfs(const unsigned& cur) { ok = true; for (unsigned i = 0; i < V; ++i) { if (s[i] < m[i]) { ok = false; break; } } if (ok && b.count() < b0.count()) { b0 = b; } if (cur == G) return; b[cur] = 1; for (unsigned i = 0; i < V; ++i) { s[i] += c[cur][i]; } dfs(cur + 1); b[cur] = 0; for (unsigned i = 0; i < V; ++i) { s[i] -= c[cur][i]; } dfs(cur + 1);}int main() { scanf("%u", &V); for (unsigned i = 0; i < V; ++i) { scanf("%u", &m[i]); } scanf("%u", &G); for (unsigned i = 0; i < G; ++i) { for (unsigned j = 0; j < V; ++j) { scanf("%u", &c[i][j]); } } b0.set(); dfs(0); printf("%u", b0.count()); for (unsigned i = 0, j = 0; j < b0.count(); ++i) { if (b0[i]) { printf(" %u", i + 1); ++j; } } return 0;}

    功能解析

  • 输入处理

    • 读取维生素总数 V
    • 读取每种维生素的需求量 m[i]
    • 读取目标维生素组合的种类数 G
    • 读取目标组合中每种饲料每种维生素的含量 c[i][j]
  • 初始值设置

    • 维度份数 V 和目标组合维度份数 G
    • 初始化最优方案的位掩码 b0 为全1。
  • 递归搜索

    • 递归函数 dfs 递归枚举所有可能的饲料组合。
    • 在每一步选择或不选择当前饲料种类 cur
    • 维度份数 s 记录当前选择的饲料提供的维生素总量。
    1. 最优方案更新

      • 检查当前维度份数是否满足所有维生素需求。
      • 如果满足且当前方案比已知最优方案使用饲料种类少,则更新最优方案。
    2. 结果输出

      • 输出最优方案的饲料种类数以及具体是哪些饲料种类。
    3. 这种设计既保证了算法的正确性,又在代码实现上尽量简洁高效。该方案能有效解决问题,在测试数据下具有较快的运行速度。

    转载地址:http://bltez.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NIFI1.21.0通过Postgresql11的CDC逻辑复制槽实现_指定表多表增量同步_增删改数据分发及删除数据实时同步_通过分页解决变更记录过大问题_02----大数据之Nifi工作笔记0054
    查看>>
    NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_根据binlog实现数据实时delete同步_实际操作04---大数据之Nifi工作笔记0043
    查看>>
    NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_配置binlog_使用处理器抓取binlog数据_实际操作01---大数据之Nifi工作笔记0040
    查看>>
    NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_配置数据路由_实现数据插入数据到目标数据库_实际操作03---大数据之Nifi工作笔记0042
    查看>>
    NIFI从MySql中离线读取数据再导入到MySql中_03_来吧用NIFI实现_数据分页获取功能---大数据之Nifi工作笔记0038
    查看>>
    NIFI从PostGresql中离线读取数据再导入到MySql中_带有数据分页获取功能_不带分页不能用_NIFI资料太少了---大数据之Nifi工作笔记0039
    查看>>
    NIFI同步MySql数据_到SqlServer_错误_驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与SQL Server_Navicat连接SqlServer---大数据之Nifi工作笔记0047
    查看>>
    Nifi同步过程中报错create_time字段找不到_实际目标表和源表中没有这个字段---大数据之Nifi工作笔记0066
    查看>>
    NIFI大数据进阶_FlowFile拓扑_对FlowFile内容和属性的修改删除添加_介绍和描述_以及实际操作---大数据之Nifi工作笔记0023
    查看>>
    NIFI大数据进阶_NIFI的模板和组的使用-介绍和实际操作_创建组_嵌套组_模板创建下载_导入---大数据之Nifi工作笔记0022
    查看>>
    NIFI大数据进阶_NIFI监控的强大功能介绍_处理器面板_进程组面板_summary监控_data_provenance事件源---大数据之Nifi工作笔记0025
    查看>>
    NIFI大数据进阶_内嵌ZK模式集群1_搭建过程说明---大数据之Nifi工作笔记0015
    查看>>
    NIFI大数据进阶_外部ZK模式集群1_实际操作搭建NIFI外部ZK模式集群---大数据之Nifi工作笔记0017
    查看>>
    NIFI大数据进阶_离线同步MySql数据到HDFS_01_实际操作---大数据之Nifi工作笔记0029
    查看>>
    NIFI大数据进阶_离线同步MySql数据到HDFS_02_实际操作_splitjson处理器_puthdfs处理器_querydatabasetable处理器---大数据之Nifi工作笔记0030
    查看>>
    NIFI大数据进阶_连接与关系_设置数据流负载均衡_设置背压_设置展现弯曲_介绍以及实际操作---大数据之Nifi工作笔记0027
    查看>>
    NIFI数据库同步_多表_特定表同时同步_实际操作_MySqlToMysql_可推广到其他数据库_Postgresql_Hbase_SqlServer等----大数据之Nifi工作笔记0053
    查看>>
    NIFI汉化_替换logo_二次开发_Idea编译NIFI最新源码_详细过程记录_全解析_Maven编译NIFI避坑指南001---大数据之Nifi工作笔记0068
    查看>>
    NIFI集群_内存溢出_CPU占用100%修复_GC overhead limit exceeded_NIFI: out of memory error ---大数据之Nifi工作笔记0017
    查看>>
    NIFI集群_队列Queue中数据无法清空_清除队列数据报错_无法删除queue_解决_集群中机器交替重启删除---大数据之Nifi工作笔记0061
    查看>>