洛谷P1616题解：动态规划之完全背包问题

一、题目解读

洛谷P1616题要求在一个包含M个活动（每个活动有固定时间和价值）的场景中，求解在总时间T内选择活动的最优组合，使得总价值最大化。活动可重复选择，需利用动态规划算法找到最优解。题目强调时间限制与价值收益的平衡，属于典型的完全背包问题变体。

二、解题思路

1. 动态规划核心思想：将问题拆解为子问题，通过状态转移方程逐步求解全局最优解。

2. 完全背包模型：与01背包不同，完全背包允许每个物品（活动）被选择多次，因此状态转移需考虑重复选择的可能性。

3. 优化策略：使用一维DP数组（空间优化），通过正序遍历容量（时间）实现状态更新，避免重复计算。

三、解题步骤

1. 数据输入与初始化：

○ 读取总时间T和活动数量M。

○ 使用vector存储每个活动的时间time和价值value。

○ 初始化DP数组dp，其中dp[j]表示在时间j内可获得的最高价值。

2. 动态规划循环：

○ 外层遍历活动（物品），内层正序遍历时间（容量）。

○ 状态转移方程：dp[j] = max(dp[j], dp[j - time[i]] + value[i])，即当前时间j的价值可选择“不选该活动”或“选该活动并扣除其时间后剩余价值+当前价值”。

3. 输出结果：dp数组的最后一个元素dp[t]即为最优解。

四、代码与注释

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main() {
    int t, m;  // t为总时间，m为活动数量
    cin >> t >> m;
    
    vector<int> time(m), value(m);  // time存储活动时间，value存储活动价值
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        cin >> time[i] >> value[i];
    }
    
    vector<long long> dp(t + 1, 0);  // dp[i]表示前i时间内的最大价值，初始化为0
    
    // 完全背包核心算法
    for (int i = 0; i < m; ++i) {  // 遍历每个活动
        for (int j = time[i]; j <= t; ++j) {  // 正序遍历时间（容量）
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - time[i]] + value[i]);  // 状态转移：选择当前活动或不选择
        }
    }
    
    cout << dp[t] << endl;  // 输出最终结果
    return 0;
}

五、总结

本文通过动态规划方法解决了洛谷P1616题中的时间价值优化问题，利用完全背包模型允许重复选择的特点，通过简洁的状态转移方程实现了高效求解。代码采用一维DP数组降低空间复杂度，正序遍历确保重复选择的有效性。该解法为同类背包问题提供了通用框架，需重点理解状态定义与转移逻辑，适用于资源可重复利用的最优决策场景。