关于#python#的问题：华为OD机考 HJ_16 购物单

Question

华为OD机考 HJ_16 购物单

n, m = map(int, input().strip().split())  # Read the total budget (N) and the number of items (m)

data = []

# Step 1: Collect input data
for a in range(m):
    values = list(map(int, input().strip().split()))  # v: price, p: importance, q: type
    data.append(values)  # Append the item to data

# Initialize the DP array
dp = [0] * (n + 1)  # dp[j] stores the maximum satisfaction for budget j

# Step 2: Process each item
for i in range(len(data)):
    v, p, q = data[i][0], data[i][1], data[i][2]  # Unpack item properties

    # Calculate satisfaction for the current item
    satisfaction = v * p

    # If the item is a main item (q == 0)
    if q == 0:
        # First, consider this main item
        for budget in range(n, v - 1, -1):
            dp[budget] = max(dp[budget], dp[budget - v] + satisfaction)

        # Set to track added accessories
        added_accessories = set()

        # Now check for accessories linked to this main item
        for j in range(len(data)):
            if data[j][2] == i + 1 and j not in added_accessories:  # Check for unique accessories
                acc_v, acc_p = data[j][0], data[j][1]
                acc_satisfaction = acc_v * acc_p

                # Update DP considering both main item and its accessory
                for budget in range(n, v + acc_v - 1, -1):
                    if budget >= v + acc_v:
                        dp[budget] = max(dp[budget], dp[budget - v - acc_v] + satisfaction + acc_satisfaction)

                added_accessories.add(j)  # Mark this accessory as added

# Output the maximum satisfaction achievable within the budget
print(dp[n])

写完之后发现
示例1:
1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0
是可以跑出正确的数字，但是示例2卡在120。正确结果是130
示例2：
50 5
20 3 5
20 3 5
10 3 0
10 2 0
10 1 0
想问下大家能帮忙看下这段哪里出问题了吗。AI问了无数遍也没查出来

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

这是对Python基础知识的一个测试。在此题中，首先定义了一个map函数来将用户输入的字符串分割成一个包含价格、重要性和类型三列的列表。然后初始化一个动态规划数组dp以存储每个项目的最大满意度。

接下来，程序遍历数据列表，计算每项产品的价格、重要性和类型，并通过递归的方式更新动态规划数组dp。最后，程序输出满足预算的最大满意度值。

以下是程序中的关键部分以及代码：

def process_item(item_data):
    v, p, q = item_data[0], item_data[1], item_data[2]  # Unpack item properties
    satisfaction = v * p

    # If the item is a main item (q == 0)
    if q == 0:
        # First, consider this main item
        for budget in range(n, v - 1, -1):
            dp[budget] = max(dp[budget], dp[budget - v] + satisfaction)

        # Set to track added accessories
        added_accessories = set()

        # Now check for accessories linked to this main item
        for j in range(len(item_data)):
            if item_data[j][2] == i + 1 and j not in added_accessories:  # Check for unique accessories
                acc_v, acc_p = item_data[j][0], item_data[j][1]
                acc_satisfaction = acc_v * acc_p

                # UpdateDP considering both main item and its accessory
                for budget in range(n, v + acc_v - 1, -1):
                    if budget >= v + acc_v:
                        dp[budget] = max(dp[budget], dp[budget - v - acc_v] + satisfaction + acc_satisfaction)

                added_accessories.add(j)  # Mark this accessory as added

# Input data example
item_data = [[1000, 5, 800, 2, 0, 400, 5, 1, 300, 5, 1, 400, 3, 0, 1000],
             [50, 5, 20, 3, 5, 20, 3, 5, 10, 3, 0, 10, 2, 0, 10],
             [20, 3, 5, 10, 3, 0, 10, 1, 0]]
process_item(item_data)

这个问题可能是在处理某些情况下导致的误解。以下是一些可能导致程序崩溃的原因和相应的解决方法：

原因一：错误的求解逻辑。在处理与子列表相对应的部分时，没有正确地返回值。 解决方法：重新考虑求解逻辑，确保子列表内的元素按照子列表顺序执行。

原因二：问题在于变量 dp 的大小设置不正确。 解决方法：检查变量 dp 的大小是否足够用于存储所有项目的最大满意度。 优化：如果 dp 可能非常大，请尝试使用较小的数值表示，例如使用 Python 中的 int 类型或 long 类型。

另外，请注意，在循环外访问动态规划数组 dp 并更新其值会导致性能问题。这可能是因为每次循环都需要重新分配内存，可能会浪费大量时间。为了避免这种情况，可以考虑在循环内部直接更新 dp 数组。

请注意，以上建议仅供参考，并不代表一定会解决问题。针对具体问题，请查阅相关文档或咨询专业人士。