CF1697C.awoo's Favorite Problem

小帅，你是真的饿了，什么都吃得下

题目描述 小码君被邀请到一个节目上，可以在N个岛上寻找宝藏，会随机给小码君降落到其中的一个岛上，每一个岛有通向其他岛的路径（也有可能没有），都有的岛屿之间一共有M条路径，每一个岛都有一个编号，编号越大的岛屿宝藏价值越大，小码君现在想要知道所有位置可以能够去往的最大的编号的岛屿是多少。 提示 n<1000,m<2000 输入格式 第一行输入一个N，M表示有N个岛，M条路径 输出格式 每一个点可以去往的最大的岛屿的编号 样例组输入#1 5 3 1 2 3 4 2 4 样例组输出#1 4 4 4 4 5

今天发一道新题,点我主页看我题库制作编辑器没人会

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int n; cin>>n; cout<<n*(n+1)/2; return 0; }

做本题请注意原神启动！的感叹号是中文状态下的

网站：https://www.luogu.com.cn/problem/P4329 turn 0; }

洛谷原题是这个 有点不一样，望大佬修改一下可以AC

关于这道题请在写代码时注意以下几个点 1、这里要输出的直接是答案即可，不用输出 a+b=c 2、这道题只有一个试点作者：该不会还有人看不出来吧 千万要把第一行的1+1=3复制下来

ACGO欢乐赛#23 官方题解 T1、ASCII 值奇偶判断 T2、数字出现的次数 T3、ZXC的加法验证 T4、删除重复的字符 T5、ZXC画图形 T6、Echo T7、ZXC编织图形 T8、换座位

窒 suffocating poor early grave - Audiomachine Someone's behind you - Bonesaw577 dead inside Ginshin impact start Judgment Day star eater fainted Priest fake Teeth Rosable experience show me your back NEON BLADE 70K time to pretend x memory reboot Z com falls alarm boys noize dans LA maison Graveyard Phonk dusk till down badboy giga Chad phonk underground aftermath cornfield chase the best of me white lines anatomy unwelcome school move your body drama murder in my mind in the end 听完打开新世界大门

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背包入门\COLOR{ORANGE}{\TEXTBF{背包}}\COLOR{SKYBLUE}{入门}背包入门 > C++ 中的 0/10/10/1 背包和完全完全完全背包问题。这两个问题都是经典的动态规划问题，涉及到如何在给定背包容量和物品重量、价值的情况下，选择最优的物品放入背包以获得最大的总价值。 0/1背包问题\COLOR{BLUE}{0}/\COLOR{RED}{1} \COLOR{ORANGE}{\TEXTBF{背包问题}}0/1背包问题 问题描述 0/1背包问题\color{blue}{0}/\color{red}{1} \color{orange}{\textbf{背包问题}}0/1背包问题是一个经典的动态规划问题，指的是有 n 个物品和一个容量为 W 的背包，每个物品只能选择装入一次或不装入。目标是在不超过背包容量的前提下，选择物品使得背包中物品的总价值最大。 解法思路 1. 定义数组元素含义： 我们定义一个二维数组 dp[i][j]，表示在前 i 个物品中任取物品，放进容量为 j 的背包中，背包所能装的最大价值。 2. 递推关系式： 对于每个物品 i，有两种选择：放入背包或不放入背包。因此递推公式如下： * 不放第 i 个物品：dp[i][j] = dp[i-1][j] * 放第 i 个物品：dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + v[i] * 最终结果：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]) 3. 初始化： 初始化第一行和第一列为 0。 4. 填表格： 根据递推公式填充整个二维数组。 5. 求解最终结果： 最终结果为 dp[n][W]，其中 n 是物品数量，W 是背包容量。 代码实现 以下是 C++ 中 0/1背包问题\color{blue}{0}/\color{red}{1} \color{orange}{\textbf{背包问题}}0/1背包问题的代码示例： 完全背包问题\COLOR{PURPLE}{\TEXTBF{完全}} \COLOR{ORANGE}{\TEXTBF{背包问题}}完全背包问题 问题描述 完全背包问题与 0/1背包问题\color{blue}{0}/\color{red}{1} \color{orange}{\textbf{背包问题}}0/1背包问题类似，但不同之处在于每种物品的数量是无限\textbf{无限}无限的。也就是说，每个物品可以选择装入多次。 解法思路 1. 定义数组元素含义： 我们仍然定义一个一维数组 dp[j]，表示在前 i 个物品中任取物品，放进容量为 j 的背包中，背包所能装的最大价值。 2. 递推关系式： 对于每个物品 i，有两种选择：放入背包或不放入背包。因此递推公式如下： * 不放第 i 个物品：dp[j] = dp[j] * 放第 i 个物品：dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]] + v[i]) 3. 初始化： 初始化一维数组 dp[j] 为 0。 4. 填表格： 从前向后遍历背包容量，根据递推公式更新 dp[j]。 5. 求解最终结果： 最终结果为 dp[W]，其中 W 是背包容量。 代码实现 以下是 C++ 中完全背包问题\color{purple}{\textbf{完全}} \color{orange}{\textbf{背包问题}}完全背包问题的代码示例： 这段代码中，我们使用了一维数组 dp[j] 来记录背包容量为 j 时的最大价值。通过遍历物品和背包容量，不断更新 dp[j] 的值，最终得到完全背包问题\color{purple}{\textbf{完全}} \color{orange}{\textbf{背包问题}}完全背包问题的最优解。

背包入门 0/1背包模型 有一个容量V的背包，在K个物品中选择一些物品装入，每个物品只有装/不装两个状态， 怎样能保证所撰的物品价值最大； 思路 设dp[i][j]表示前i个物品已经选好了最佳方案，且容量不超j，所能获取的最大值 对于第i个物品 选择不装，则的dp[i][j]=dp[i-1][j] (不装不影响所装的价值) 选择装，则dp[i][j]=dp[i-1][j-v[i]]+w[i];（拿一个物品，占用对应空间，加上对应价值） 所以两者取最大 dp[i][j]=max(dp[i][j]=dp[i-1][j],dp[i-1][j-v[i]]+w[i]); 初始化dp[0][V]=0; 答案：dp[K][V]; 无限背包模型 有个容量为V的背包，在K个物品中选择物品放入。 每个物品有一定价值，占用一定空间，且可以无限装入； 怎样在能保证在背包装满之前保证装的物品价值最大。 思路 设dp[i][j]

0-1背包 完全背包

DP-背包 题！ 优化！ 在优 一个dp，一个滚动数组，一个压缩维度，9，因为6翻了

#背包 0/1背包 容量为V的背包 需要在k个物品中选取并装入 只有装/不装两种状态 v[i] w[i] dp[i][j] 求解dp[i][j] 必然已求得dp[1i-1][1j-1] 不装入：dp[i][j] = dp[i-1][j] 选择装入dp[i][j] = dp[i-1][j-v[i]]+w[i]; 初始化：dp[0][0~v] = 0; 答案:dp[k][v] 滚动数组优化 压成一维 #无限背包 容量为V的背包 需要在k个物品中选取并装入 每种物品可以选取任意个数 每个物品占用空间v[i],价值w[i]; 不装入 dp[i][j] = dp[i-1][j] 装入 dp[i][j] = dp[i][j-v[i]]+w[i]; j的循环从小到大 一个int4个字节 32位一个int

背包 01背包 设 dp[i][j] 表示在前 i 个物品中已经选好了最佳方案，并且容量不超过 j 时，所能获取的最大价值。 （对于任意一个 dp[i][j] ，已知 dp[1 ~ i - 1][1 ~ j - 1]） 对于 i 物品，如果选择不装入，则有 dp[i][j] = dp[i - 1][j]。 如果选择装入，则有 dp[i][j] = dp[i - 1][j - v[i]] + w[i]。 两者取最大，则有 dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j] = dp[i - 1][j - v[i]] + w[i])。 初始化 dp[0][0 ~ V] = 0，答案为 dp[T][V]。 例题： P1048 [NOIP2005 普及组] 采药 AC 完全背包 状态设计同 01 背包 对于 i 物品，如果选择不装入，则有 dp[i][j] = dp[i - 1][j]。 如果选择装入，则有 dp[i][j] = dp[i][j - v[i]] + w[i]。 两者取最大，则有 dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j] = dp[i][j - v[i]] + w[i])。 初始化 dp[0][0 ~ V] = 0，答案为 dp[T][V]。 例题： P1616 疯狂的采药 AC（滚动数组优化） AC（一维优化） 优化 滚动数组优化 对于状态转移方程 dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j] = dp[i - 1][j - v[i]] + w[i])。 可以发现只会使用到 dp[i] 和 dp[i - 1]。 即可以将 dp[MAXM][MAXN] 优化为 dp[2][MAXN]。 一维 对于上述滚动数组优化，可以注意到 dp[now][j] 的影响因素只有 dp[last][j] 和 dp[last][j - v[i]] + w[i]。 所以只要更改 j 的枚举方向，便可以再次优化一维。