T293037 [传智杯 #5 练习赛] 白色旅人

题目描述

有一个物品队列 \frak BB，初始时为空。现在共有三种操作。每个操作会给定三个整数 \mathrm{op},x,yop,x,y，其中 \mathrm{op}op 表示操作种类，x,yx,y 是操作的参数。操作分为如下三种：

11：向 \frak BB 尾部添加一个物品，它的体积为 xx，价值为 yy。
22：把 \frak BB 尾部最后物品移除。保证此时最少有一个物品。
33：有一个体积为 xx 的背包。用 \frak BB 内的物品填充它，每个物品最多用一次，询问最多能获得多大的价值。提示：当 \frak BB 为空时，相当于没有物品可用，答案就是 00。

对于操作 22 和 33，请忽略多余的参数。

本题强制在线。强制在线的方式请见输入格式。

输入格式

第一行有两个正整数 n,m_{\max}n,mmax，表示操作个数以及操作 33 提到的背包的体积的最大值。
接下来 nn 行，每行给定三个整数 \mathrm{op},x',y'op,x′,y′。将 x',y'x′,y′ 分别异或上 \mathrm{lastans}lastans 得到该次询问真正的 x,yx,y。其中，\mathrm{lastans}lastans 是上一次操作 33 询问的结果。在第一次操作 33 前，\mathrm{lastans}=0lastans=0。

输出格式

输出有若干行，表示每次 33 操作的结果。

输入输出样例

输入 #1复制

输出 #1复制

说明/提示

样例解释

解码后的输入数据为：

对于十次操作，物品序列的情况如下；

加入体积为 33，价值为 44 的物品。物品序列为 \{(3,4)\}{(3,4)}。
加入体积为 55，价值为 55 的物品。物品序列为 \{(3,4),(5,5)\}{(3,4),(5,5)}。
查询体积为 44 的背包能装下的物品价值最大值。此时只能装第一个物品，于是答案为 44。
查询体积为 88 的背包能装下的物品价值最大值。此时可把两个物品都装下，答案为 99。
加入体积为 77，价值为 1010 的物品。物品序列为 \{(3,4),(5,5),(7,10)\}{(3,4),(5,5),(7,10)}。
查询体积为 88 的背包能装下的物品价值最大值。此时直接装第三个物品获得的价值大于装下另外两个，于是答案为 1010。
删除最后一个物品。此时物品序列为 \{(3,4),(5,5)\}{(3,4),(5,5)}。
查询体积为 88 的背包能装下的物品价值最大值。此时可把两个物品都装下，答案为 99。
删除最后一个物品。此时物品序列为 \{(3,4)\}{(3,4)}。
查询体积为 55 的背包能装下的物品价值最大值。此时只有一个物品可装，答案为 44。

数据范围及约定

对于全部数据，1\le n\le 3\times 10^41≤n≤3×104，1\le m_{\max}\le 2\times 10^41≤mmax≤2×104，1\le x, y\le 2\times 10^41≤x,y≤2×104。

首先来个内存不通过的代码：使用暴力dfs


import java.util.*;import java.util.Scanner;public class Main {public static Integer n;public static Integer max;public static Integer x[];public static Integer y[];public static Integer op[];public static Integer zt[];public static Integer num = 0;public static Integer lastans = 0;public static List<Integer> listx = new ArrayList<>();public static List<Integer> listy = new ArrayList<>();public static void main(String[] args) {Scanner sca = new Scanner(System.in);n = sca.nextInt();max = sca.nextInt();x = new Integer[n];y = new Integer[n];op = new Integer[n];zt = new Integer[n];for(int i = 0;i<n;i++) {op[i] = sca.nextInt();x[i] = sca.nextInt();y[i] = sca.nextInt();zt[i] = 0;}//      解码数据for(int i = 0;i<n;i++) {x[i] = x[i]^lastans;y[i] = y[i]^lastans;
//          System.out.println(x[i]+" "+y[i]+"");if(op[i]==1) {listx.add(x[i]);listy.add(y[i]);}else if (op[i]==2) {if(listx.size()>1) {listx.remove(listx.size()-1);listy.remove(listy.size()-1);}}else if (op[i]==3) {
//              搜寻最大的价值dfs(x[i],0);System.out.println(num);lastans = num;num = 0;
//              System.out.println(maxs);}//            System.out.println(x[i]+","+y[i]+" :"+listx+" "+listy);}}
//  剩余当前背包mx 4 当前背包内价值my 第几个物品的索引index public static int dfs(Integer mx,Integer my) {if(listx.size()==0) {return 0;}for(int i = 0;i<listx.size();i++) {if(zt[i]==0) {//如果这个没在包内
//              System.out.println("zt.get(i)："+zt[i]);if(mx>=listx.get(i)) {//这个包是否能装下该物品mx = mx-listx.get(i);//剩余容量my = my+listy.get(i);//当前价值if(my>num) {//存储最大的有效价值num = my;}zt[i]=1;
//                  进行下一个搜索dfs(mx, my);mx = mx+listx.get(i);//剩余容量my = my-listy.get(i);//当前价值zt[i]=0;}else {zt[i] = 1;
//                  进行下一个搜索dfs(mx, my);zt[i] = 0;}}}return 0;}}

对代码进行优化 ,不会了...


import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;import java.util.*;public class Main {public static List<Integer> listx = new ArrayList<>(),listy = new ArrayList<>();//存放大小 价值public static int dp[][],dp1[],dp2[],m;public static void main(String[] args)  throws IOException {BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));int lastans = 0;String s = reader.readLine();int n = Integer.parseInt(s.split(" ")[0]);//一共几行int max = Integer.parseInt(s.split(" ")[1]);//背包体积最大值int ma = 0;dp1 = new int[max+1];dp2 = new int[max+1];for(int i=0;i<n;i++) {String s1 = reader.readLine();int op = Integer.parseInt(s1.split(" ")[0]);//编号类型int x = Integer.parseInt(s1.split(" ")[1]);//空间int y = Integer.parseInt(s1.split(" ")[2]);//价值x = x^lastans;y = y^lastans;if(op==3) {lastans = dp1[x];System.out.println(dp1[x]);}else if(op==1){for(int j = max;j>=x;j--) {dp1[j] = Math.max(dp1[j], dp1[j-x]+y);}}else if(op==2){for(int j = max;j>=x;j--) {dp1[j] = Math.min(dp1[j], dp1[j-x]-y);}}}}}

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