202606-条形蛋糕(luogu-P17012)
GESP C++六级2026年6月真题。本题是经典的「切割问题」(Rod Cutting Problem),考察一维动态规划。给定一条长度为 的蛋糕和各长度的价格表,求最优分割方案使总售价最大。难度⭐⭐。本题在洛谷评定为普及-。
P17012 [GESP202606 六级] 条形蛋糕
题目要求
题目描述
给定一条长度为 的长条蛋糕和一个价格表,该价格表表示长度为 () 的蛋糕块的价格为 。求蛋糕的分割方案,使得总销售价格最大,注意蛋糕块的长度必须为整数。
输入格式
第一行一个正整数 (),表示长条蛋糕的总长度。
第二行 个正整数 (),表示不同长度蛋糕块的价格。
输出格式
一行一个正整数,表示最大总销售价格。
输入输出样例 #1
输入 #1
4
1 5 8 9输出 #1
10输入输出样例 #2
输入 #2
10
1 5 8 9 10 17 17 20 24 30输出 #2
30说明/提示
第一个样例中,长度为 的蛋糕价值为 ,长度为 的蛋糕价值为 ,长度为 的蛋糕价值为 ,长度为 的蛋糕价值为 ;
总长度为 的长条蛋糕,有 五种本质不同的分法。
其对应的总销售价格分别为 ,故最大总销售价格为 。
第二个样例中,长度为 的长条蛋糕,销售价格最大的分法为 ,最大总销售价格为 。
数据范围
,。
题目分析
本题是算法学习中非常经典的 切割问题(Rod Cutting Problem),也是动态规划入门的典型例题之一。核心思路是:对于一段长度为 的蛋糕,枚举第一刀切下的长度 (),取「长度为 的蛋糕售价」+「剩余长度 的最优售价」的最大值。
1. 状态定义
定义 为长度为 的蛋糕,通过最优切割方案所能获得的最大总售价。
显然有边界条件:(长度为 的蛋糕,售价为 )。
2. 状态转移方程
对于长度为 的蛋糕,我们枚举第一段切下来的长度 ():
- 切下长度为 的一块,获得售价
- 剩余部分长度为 ,其最优售价为 (已经计算好的子问题)
因此状态转移方程为:
最终答案为 。
3. 直觉理解
可以这样理解这个递推过程:要把长度为 的蛋糕卖出最高价,我们可以:
- 整块卖(),获得
- 先切一块长度为 的卖 ,剩下长度 按最优方案卖,获得
- 先切一块长度为 的卖 ,剩下长度 按最优方案卖,获得
- ……依此类推
取所有方案中的最大值,就是 。
4. 样例验证
以样例 为例,,价格表为 。
| 长度 | 枚举所有切法 | |
|---|---|---|
| — | ||
| ; | ||
| ;; | ||
| ;;; |
,对应切割方案为 ,与样例输出一致。
5. 复杂度分析
- 时间复杂度:外层循环枚举蛋糕长度 ( 到 ),内层循环枚举第一刀位置 ( 到 ),总计算量为 ,即 。 时约 次运算,完全可以通过
- 空间复杂度: 数组 ,价格表 ,总体
6. 注意事项
- 最大总售价不会超过 ,
int类型足以存储 - 本题和经典的「完全背包」问题有相似之处:每种长度的蛋糕可以使用无限次(切出多段相同长度),但本题的建模更直接——直接枚举第一段的长度即可
- 这个边界条件很关键,它表示长度为 时无需切割,售价为
示例代码
枚举每个长度的最优切割方案,通过一维 DP 自底向上求解。
#include <iostream>
#include <algorithm>
int main() {
int n;
std::cin >> n;
int p[1005]; // 价格表:p[i] 表示长度为 i 的蛋糕块的价格
int dp[1005]; // dp[i] 表示长度为 i 的蛋糕的最大总售价
// 读入各长度蛋糕块的价格
for (int i = 1; i <= n; i++) {
std::cin >> p[i];
}
dp[0] = 0; // 边界条件:长度为 0 的蛋糕,售价为 0
// 自底向上计算 dp[1], dp[2], ..., dp[n]
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[i] = 0; // 初始化为 0,准备取最大值
// 枚举第一段切下来的长度 j(从 1 到 i)
for (int j = 1; j <= i; j++) {
// p[j] 是长度为 j 的蛋糕块的价格
// dp[i - j] 是剩余长度 i - j 的最大售价(已在前面计算好)
dp[i] = std::max(dp[i], p[j] + dp[i - j]);
}
}
// dp[n] 即为长度为 n 的蛋糕的最大总销售价格
std::cout << dp[n] << std::endl;
return 0;
}拓展思考
本题本质上等价于一个完全背包问题:将蛋糕总长度 视为背包容量,长度为 的蛋糕块视为一种物品(重量为 ,价值为 ),每种物品可以无限使用,求恰好装满背包时的最大价值。两种建模方式的代码几乎相同,只是理解角度不同。
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