【入门】采药的最短路径

时间: 2023-10-01 20:06:05 浏览: 48
采药的最短路径问题是一个经典的算法问题,可以用动态规划或者深度优先搜索来解决。假设你要采集药材,每个药材有自己的价值和采集时间。同时,你只能在规定的时间内采集药材,并且每个药材只能采集一次。你需要找到一条路径,使得在规定时间内能够采集到的药材总价值最大。 一种常见的解决方法是使用动态规划。假设有n个药材,每个药材的价值分别为v1, v2, ..., vn,采集时间分别为t1, t2, ..., tn,规定的总时间为T。定义一个二维数组dp[T+1][n+1],其中dp[i][j]表示在前j个药材中,总采集时间不超过i的情况下的最大总价值。 动态规划的状态转移方程如下: dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-tj][j-1] + vj),其中tj表示第j个药材的采集时间,vj表示第j个药材的价值。 初始条件为dp[j] = 0(总时间为0时无法采集任何药材),dp[i] = 0(没有可以采集的药材)。 最终,dp[T][n]即为所求的最大总价值。 在具体实现时,可以使用一个一维数组来降低空间复杂度。 希望以上解答能够帮助到你!如果还有其他问题,请继续提问。
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c 01背包问题是一种经典的背包问题,其中给定一个背包的容量和一组物品,每个物品有一个重量和一个价值。目标是选择物品放入背包中,使得放入的物品总重量不超过背包容量,并且总价值最大化。 采药问题是c 01背包问题的一个具体应用场景。在采药问题中,给定一个草药园和一些草药的价值和采摘时间,每种草药在一定的时间内可以采摘得到一定的价值。采药者只有有限的时间来采摘草药,他需要选择哪些草药采摘,并且使得采摘的草药的总价值最大化。 思路和解法可以参考引用和引用中提供的链接和提示。其中,引用提供了洛谷和AcWing中关于c 01背包问题的其他约束条件和实现方式的说明,引用提供了优化思路和解法的具体描述。 总结来说,c 01背包采药问题是一个经典的背包问题的具体应用,目标是在有限时间内选择草药使得总价值最大化。具体的解法可以参考引用和引用中提供的链接和提示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [[C++]背包问题(1):洛谷 采药 01背包模型详解](https://blog.csdn.net/weixin_62712365/article/details/124640545)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [[AcWing] 423. 采药(C++实现)01背包问题](https://blog.csdn.net/weixin_43972154/article/details/124313102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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