洛谷P1489题要求将n个人的血量分配为两组,使两组血量之差最小,同时人数尽可能平衡。这是一类典型的组合优化问题,需要高效算法找到最优解。题目难点在于如何在有限时间内计算所有可能的组合,并从中筛选出最优结果。
采用动态规划(Dynamic Programming)解决该问题。核心思想是将原问题分解为子问题,利用子问题的最优解推导整体最优解。通过构建二维dp数组dp[i][j]表示“选i个人能否组成j血量”,逐步迭代求解,最终找到最接近总血量一半的分配方案,并兼顾人数平衡。
1. 数据预处理:输入n和每个人的血量,计算总血量total,初始化dp数组。
2. 动态规划迭代:外层循环遍历人数k,内层双循环倒序枚举人数i和血量j,利用状态转移方程dp[i+1][j] = dp[i][j-blood[k]]更新。
3. 最优解筛选:从dp数组中寻找最接近total/2的血量值,同时比较人数差,优先选择人数更平衡的方案。
4. 输出结果:输出两组血量的最小值和最大值。
C++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr); // 加快输入输出速度
int n;
cin >> n;
vector<int> blood(n);
int total = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cin >> blood[i];
total += blood[i];
}
// dp[i][j]表示选i个人能否组成j血量
vector<vector<bool>> dp(n/2+2, vector<bool>(total/2+1, false));
dp[0][0] = true; // 初始状态:不选人时血量为0
for (int k = 0; k < n; ++k) {
for (int i = min(k, n/2); i >= 0; --i) {
for (int j = total/2; j >= blood[k]; --j) {
if (dp[i][j-blood[k]]) { // 若存在前状态,更新当前状态
dp[i+1][j] = true;
}
}
}
}
// 寻找最优解:最接近total/2且人数最平衡
int best_sum = 0, best_count = 0;
for (int j = total/2; j >= 0; --j) {
for (int i = 0; i <= n/2; ++i) {
if (dp[i][j]) {
if (abs(total-2*j) < abs(total-2*best_sum)) {
best_sum = j;
best_count = i;
} else if (abs(total-2*j) == abs(total-2*best_sum)) {
if (abs(n-2*i) < abs(n-2*best_count)) {
best_count = i;
}
}
}
}
}
cout << min(best_sum, total-best_sum) << " "
<< max(best_sum, total-best_sum) << endl;
return 0;
}
本文通过动态规划方法解决了洛谷P1489的血量分配问题,核心在于将复杂组合问题转化为状态转移方程,并通过优化迭代过程降低时间复杂度。代码中通过倒序循环避免重复计算,最优解筛选兼顾了血量差和人数平衡的双重要求,为同类背包问题提供了高效参考方案。
来源:洛谷题解