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2026/1/16 15:31:48 网站建设 项目流程

2024年12月GESP真题及题解(C++七级): 武器购买

题目描述

商店里有n nn个武器,第i ii个武器的强度为p i p_ipi,花费为c i c_ici

小杨想要购买一些武器,满足这些武器的总强度不小于P PP,总花费不超过Q QQ,小杨想知道是否存在满足条件的购买方案,如果有,最少花费又是多少。

输入格式

第一行包含一个正整数t tt,代表测试数据组数。

对于每组测试数据,第一行包含三个正整数n , P , Q n,P,Qn,P,Q,含义如题面所示。

之后n nn行,每行包含两个正整数p i , c i p_i,c_ipi,ci,代表武器的强度和花费。

输出格式

对于每组测试数据,如果存在满足条件的购买方案,输出最少花费,否则输出-1

输入输出样例 1
输入 1
3 3 2 3 1 2 1 2 2 3 3 3 4 1 2 1 2 2 3 3 1000 1000 1 2 1 2 2 3
输出 1
3 -1 -1
说明/提示
子任务编号数据点占比n nnp i p_ipic i c_iciP PPQ QQ
1 1120 % 20\%20%≤ 10 \leq 10101 111 11≤ 10 \leq 1010≤ 10 \leq 1010
2 2220 % 20\%20%≤ 100 \leq 100100≤ 5 × 10 4 \leq 5\times 10^45×1041 11≤ 5 × 10 4 \leq 5\times 10^45×1042 22
3 3360 % 60\%60%≤ 100 \leq 100100≤ 5 × 10 4 \leq 5\times 10^45×104≤ 5 × 10 4 \leq 5\times 10^45×104≤ 5 × 10 4 \leq 5\times 10^45×104≤ 5 × 10 4 \leq 5\times 10^45×104

对于全部数据,保证有1 ≤ t ≤ 10 1\leq t\leq 101t101 ≤ n ≤ 100 1\leq n\leq 1001n1001 ≤ p i , c i , P , Q ≤ 5 × 10 4 1\leq p_i,c_i,P,Q\leq 5\times 10^41pi,ci,P,Q5×104

思路分析

这是一个有总花费上限的01背包问题,但约束条件是总强度至少为P(而不是恰好等于)。我们需要在不超过总花费Q的前提下,选择武器使得总强度≥P,并求最小花费。

核心思路

这是一个二维约束的背包问题

  • 花费是成本,需要最小化
  • 强度是收益,需要至少达到P

我们可以转换思路:用强度作为背包容量,求达到每个强度所需的最小花费,然后从强度≥P的方案中找出花费≤Q的最小值。

算法设计

使用动态规划

  • 状态定义:dp[i]表示达到强度 i 所需的最小花费
  • 初始状态:dp[0] = 0,其他为无穷大
  • 状态转移:对于每个武器(强度p,花费c),从高到低更新:
    dp[j] = min(dp[j], dp[max(0, j-p)] + c)
    注意:当j-p < 0时,说明当前武器单独就能达到强度j,所以用max(0, j-p)
  • 最终答案:在j ≥ P的所有状态中,找到dp[j] ≤ Q的最小dp[j]
时间复杂度

O(n × P),其中n≤100,P≤50000,最坏情况5×10 6 10^6106次操作,可以接受。

代码实现

#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintINF=1e9;// 无穷大值intmain(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);intt;cin>>t;while(t--){intn,P,Q;cin>>n>>P>>Q;vector<int>p(n),c(n);for(inti=0;i<n;i++){cin>>p[i]>>c[i];}// dp[i]表示达到强度i所需的最小花费// 因为强度可能超过P,但最多不会超过P+最大单个强度intmaxSum=P+50000;// 最大可能强度vector<int>dp(maxSum+1,INF);dp[0]=0;// 强度为0时花费为0// 01背包:从高到低更新,保证每个武器只用一次for(inti=0;i<n;i++){intpi=p[i],ci=c[i];for(intj=maxSum;j>=0;j--){// 计算如果选择当前武器,能达到的强度intpre=max(0,j-pi);// 注意:强度不能为负if(dp[pre]!=INF){dp[j]=min(dp[j],dp[pre]+ci);}}}// 寻找答案:强度≥P且花费≤Q的最小花费intans=INF;for(inti=P;i<=maxSum;i++){if(dp[i]<=Q){ans=min(ans,dp[i]);}}if(ans==INF){cout<<"-1\n";}else{cout<<ans<<"\n";}}return0;}

功能分析

1. 输入处理
  • 读取测试用例数t
  • 对于每个测试用例,读取n、P、Q和武器信息
  • 使用vector存储武器数据
2. 动态规划核心
  • dp[i]存储达到强度i的最小花费
  • 初始化所有状态为无穷大,只有dp[0]=0
  • 遍历每个武器,从高到低更新dp数组
  • 状态转移:dp[j] = min(dp[j], dp[max(0, j-p)] + c)
3. 答案查找
  • 遍历所有强度≥P的状态
  • 找出其中花费≤Q的最小花费
  • 如果找不到满足条件的解,输出-1
4.示例验证

对于第一个样例:

输入: 3 2 3 1 2 1 2 2 3 过程: dp[0]=0 武器1(1,2): dp[1]=2 武器2(1,2): dp[1]=min(2,0+2)=2, dp[2]=min(INF,0+2)=2 武器3(2,3): dp[2]=min(2,0+3)=2, dp[3]=min(INF,1+3)=4 强度≥2的最小花费:dp[2]=2≤3,输出2 但实际正确输出是3,为什么? 问题分析: 我们需要总花费≤3,但dp[2]=2≤3是满足的。 但题目要求总花费不超过Q,且总强度≥P。 选择武器1和武器2:强度1+1=2≥2,花费2+2=4>3,不满足。 选择武器3:强度2≥2,花费3≤3,满足,所以最小花费是3。 我们的算法有问题吗? 让我们重新检查算法: 武器1(1,2):dp[1]=2 武器2(1,2):更新时,从高到低: j=2: pre=max(0,2-1)=1, dp[2]=min(INF, dp[1]+2=4)=4 j=1: pre=max(0,1-1)=0, dp[1]=min(2, dp[0]+2=2)=2 武器3(2,3):更新: j=3: pre=max(0,3-2)=1, dp[3]=min(INF, dp[1]+3=5)=5 j=2: pre=max(0,2-2)=0, dp[2]=min(4, dp[0]+3=3)=3 j=1: pre=max(0,1-2)=0, dp[1]=min(2, dp[0]+3=3)=2 最终dp[2]=3,强度≥2的最小花费是3,正确!
5.复杂度分析
  • 时间复杂度:O(t × n × (P + maxP)),最坏情况约10 × 100 × 100000 = 1e8次操作,可以接受
  • 空间复杂度:O(P + maxP),最大约100000
6.关键点总结
  1. 问题转化:将"至少达到P强度"转化为"达到强度i的最小花费"
  2. 边界处理:使用max(0, j-p)处理j-p为负的情况
  3. 答案查找:在强度≥P的所有状态中找满足花费约束的最小值
  4. 优化剪枝:强度上限设为P+最大单个强度,避免不必要的计算

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