采药--动态规划

http://www.rqnoj.cn/Problem_15.html

总结：

1、写的很顺利，很快就写好了，成功ac,尝试加些注释结果加的乱七八糟

2、调试问题1，提交的时候int max[101][1001]; 如果定义成全局变量就会报错，搞不懂

  调试问题2，if (j>=drug[i].time && ...) 写成 if (j>drug[i].time && ...) 运行结果有一定的测试点错误

 我前面两个动态规划的错误测试点，可能就是这里产生的，一会儿试试

  代表的意义不同，当有100s的采药时间的时候，就可以采需要100s时间的那个药，这个药的价值可能无穷大，就是题目的结果

而不用等到有101s的采药时间的时候才能采

  这是根本的区别，>= 和 > 有本质的区别 在代表的实际意义中，迥然不同  

#include <iostream>using namespace std;//物品数组，结构体，时间，价值struct {int time;int value;}drug[101];int main(){int totalTime, totalDrug;//总采药时间，总药品数int i,j;int max[101][1001]={0};//记录表格//读入数据cin>>totalTime>>totalDrug;for (i=1; i<=totalDrug; i++){cin>>drug[i].time>>drug[i].value;}//m*n复杂度，记录结果//算法/* 1、思考过程，递归分治：将问题分解成若干子问题，让问题规模变小      对于最终最优结果，假如第N个药品没有采，那么最优结果就是 总时间为totalTime,采n-1个物品的最大价值对于n-1如果不是最大价值，有比它更大的那么与最优结果的假设矛盾，所以满足 最优子结构性质          最终最大价值，就是两种情况，第n个物品采，要么没采的情况，max[n][m] = 较大值{max[n-1][m], max[n-1][m-time[n]]+value[n] }得出子问题重叠，和递推公式  用max[drug][time] 来建模描述，药品数drug，和当前采药时间time下的最大价值*/    for (i=1; i<=totalDrug; i++){for (j=1; j<=totalTime; j++){max[i][j] = max[i-1][j];if (j>=drug[i].time && max[i][j]<max[i-1][j-drug[i].time] + drug[i].value){max[i][j] = max[i-1][j-drug[i].time] + drug[i].value;}}}cout<<max[totalDrug][totalTime];return 0;}