费用提前计算的区间dp*3

嗯如题。
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大概意思是
可以把未来的费用提前计算好。
素不素很神奇。

当前决策对未来的影响置于当前决策有关。所以可以天前算出来。

第一道:
bzoj 2037

要求的答案是 Σ(y-ti*vi)/1000
所以问题可以转化成
当前做出决策时会使其余的减少多少

当然一开始需要排序,问题转化为从起点往左或者往右

w[i][j]为Σsum-Σv[k] i<=k<=j 意为 除了ij之外的球的减少速度和
我们设

f[0][i][j]=max(f[0][i+1][j]-(egg[i+1].x-egg[i].x)*w[i+1][j],f[1][i+1][j]-(egg[j].x-egg[i].x)*w[i+1][j])+egg[i].y;

f[1][i][j]=max(f[1][i][j-1]-(egg[j].x-egg[j-1].x)*w[i][j-1],f[0][i][j-1]-(egg[j].x-egg[i].x)*w[i][j-1])+egg[j].y;

就没啥问题了

PS:WA了几次,因为没有赋负值。
然后一个i j挂了。呜呜呜

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define inf 0x3fffffff
using namespace std;
//by mars_ch
int n,x0;
struct data{
    int x,y,v;
}egg[1005];
int w[1005][1005];
int f[2][1005][1005];
int sum;
bool cmp(data a,data b)
{
    return a.x<b.x;
}
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&x0);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&egg[i].x);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&egg[i].y);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&egg[i].v);
        sum+=egg[i].v;
    }
    egg[++n].x=x0;
    sort(egg+1,egg+n+1,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=i;j<=n;j++){
            w[i][j]=sum;
            for(int k=i;k<=j;k++){
                w[i][j]-=egg[k].v;
            }
        }

    }
    memset(f,-0x3f,sizeof(f));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(egg[i].x == x0)
        f[0][i][i]=f[1][i][i]=0;
    }
    for(int i=n;i>=1;i--){
        for(int j=i+1;j<=n;j++){
            f[0][i][j]=max(f[0][i+1][j]-(egg[i+1].x-egg[i].x)*w[i+1][j],f[1][i+1][j]-(egg[j].x-egg[i].x)*w[i+1][j])+egg[i].y;

            f[1][i][j]=max(f[1][i][j-1]-(egg[j].x-egg[j-1].x)*w[i][j-1],f[0][i][j-1]-(egg[j].x-egg[i].x)*w[i][j-1])+egg[j].y;
        }
    }
    printf("%.3lf\n",(double)(1.0*max(f[0][1][n],f[1][1][n])/1000));
}

第二道:
很类似啦
poj 3042

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
//by mars_ch
int n,l;
int a[1005];
int f[2][1005][1005];
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&a[0]);
    int x=a[0];
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
    }
    sort(a,a+n+1);
    memset(f,0x3f,sizeof(f));
    for(int i=0;i<=n;i++)
    {
        if(a[i] == x)
        {
            f[1][i][i]=0;
            f[0][i][i]=0;
        }
    }
    for(int i=n;i>=0;i--)
    {
        for(int j=i+1;j<=n;j++)
        {
            f[0][i][j]=min(f[0][i+1][j]+(a[i+1]-a[i])*(n+1-j+i),f[1][i+1][j]+(a[j]-a[i])*(n+1-j+i));

            f[1][i][j]=min(f[1][i][j-1]+(a[j]-a[j-1])*(n+1-j+i),f[0][i][j-1]+(a[j]-a[i])*(n+1-j+i));
        }
    }
    printf("%d\n",min(f[0][0][n],f[1][0][n]));
}

第三道:
当时还不知道是费用流dp。看的题解
题号我记不得了。。我是罪人。。我去找。。

<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何在N天内每天需要一份食物,且每次最多购买K份的情况下,用最少的钱购买足够的食物。用户希望用Java实现动态规划算法来求解这个最小费用问题。首先,我得仔细分析问题的需求和约束条件。 首先,问题描述是:每天需要一份食物,但每次购买可以买1到K份,购买当天的价格可能不同,要求规划购买策略,使得总费用最小。这里的关键是每次购买的数量不能超过K份,并且要满足每天都有食物供应。需要找到购买的最佳时机和数量,以利用价格较低的时候多买,但又不超过购买上限。 接下来,我需要确定动态规划的状态和转移方程。动态规划通常适用于有重叠子问题和最优子结构的问题,显然这里符合,因为每天的决策会影响后续的费用,而最优解可以通过子问题的最优解组合得到。 状态定义:通常,动态规划的状态需要包含当前的天数和当前剩余的食物数量。因此,可以定义一个二维数组dp[i][j],表示在第i天结束时,剩余j份食物时的最小总费用。这里i的范围是1到N,j的范围是0到K-1,因为每次最多买K份,所以剩余的食物不可能超过K-1(因为如果当天买满K份,之后每天消耗一份,最多维持K天,之后需要再次购买)。 状态转移方程:对于每一天i,剩余j份食物,可以考虑在第i天购买x份食物(x的范围是1到K,但要确保购买后不会超过K,并且满足之后的需求)。购买x份后,当天的费用是cost[i] * x,然后剩余的食物变为j + x -1(因为第二天开始每天消耗一份)。但需要注意,购买后的剩余食物不能超过K-1,否则超过部分无法存储,所以x的最大值应该是K - j。例如,当前剩余j份,最多可以购买K-j份,使得j + x ≤ K,即x ≤ K - j。因此,x的取值范围是1到min(K-j, 剩余天数需要的食物)。不过,这里可能需要更精确的限制,因为购买后要满足接下来的天数需求。例如,在第i天购买x份,可以支撑接下来的x天,但必须确保剩下的天数(N - i)能被覆盖。可能需要考虑购买量x足够覆盖到下一次购买的时间。 或者,另一种思路是,在第i天购买x份后,这些x份会用于接下来的x天,即从第i天到第i + x -1天。但这样可能需要确保i + x -1不超过N,并且每次购买不超过K份。这可能比较复杂。 或者,状态转移的时候,考虑每一天的消耗。例如,在第i天,剩余j份,那么第i+1天开始,剩余j-1份,如果j>0。此时,不需要购买,直接转移费用。如果j=0,则必须在第i天购买至少1份,否则无法满足当天的需求。但这里可能存在错误,因为当j=0时,必须在第i天购买,否则第i天就没有食物了。因此,状态转移需要考虑两种情况:当天是否购买。 可能的状态转移方程: 对于第i天,剩余j份: 如果j > 0,那么可以选择不购买,此时第i+1天的剩余是j-1,费用不变。或者,也可以选择购买,但需要满足购买后的数量不超过K。如果选择不购买,那么剩余的食物减少1份。因此,状态转移方程可能为: dp[i+1][j-1] = min(dp[i+1][j-1], dp[i][j]) 如果选择在第i天购买x份,那么费用增加cost[i] * x,并且新的剩余数量为j + x -1(因为当天需要消耗1份)。但j + x -1必须 <= K-1,所以x <= K - j。同时,购买x份后,可以支撑接下来的x天。例如,在第i天购买x份,那么接下来的x天(包括第i天)每天消耗1份。但这里可能需要更细致的处理。 可能的状态转移方程应该是: 对于每一天i,从1到N: 对于所有可能的当前剩余j(0到K-1): 如果j >=1,那么下一天i+1的剩余是j-1,此时不购买,费用不变。因此: dp[i+1][j-1] = min(dp[i+1][j-1], dp[i][j]) 如果j ==0,那么必须在第i天购买x份,x的范围是1到K,但购买后的剩余应为x-1(因为当天消耗1份),同时要满足x-1 <= K-1,即x <= K。此时,购买x份的费用是cost[i] * x,然后转移到第i+1天,剩余x-1份: dp[i+1][x-1] = min(dp[i+1][x-1], dp[i][0] + cost[i] * x) 但这里可能存在问题,因为当在第i天购买x份时,这些x份需要覆盖接下来的x天吗?或者是否允许在中间再次购买?例如,假设在第i天购买了x份,那么接下来的x天可以不购买,但如果有更便宜的价格出现,可能提前购买会更优。因此,动态规划的状态需要跟踪剩余的食物,允许在任何时候购买,只要满足每次购买不超过K份,并且保证每天都有食物。 因此,正确的状态转移应该是: 对于第i天,剩余j份: 如果j > 0,那么可以选择不购买,此时第i+1天剩余j-1,费用不变。 同时,无论j是否为0,都可以选择购买x份(1<=x<=K),此时费用增加x * cost[i],并且第i+1天的剩余变为j + x -1。但需要保证j + x -1 <= K-1,否则无法存储,所以x <= K - j. 例如,当在第i天购买x份,那么新的剩余是 (j + x) -1,因为当天消耗1份。但需要确保x >=1,且 x <= K - j(因为当前剩余j,购买x后总共有j + x,消耗1,剩下j + x -1,必须<= K-1,因此j +x -1 <= K-1 → x <= K -j). 所以,无论当前是否有剩余,都可以选择购买,但必须满足购买后的剩余不超过K-1。例如,当j=0时,必须购买至少1份,否则无法满足当天的需求。这时候,购买x份(1<=x<=K),费用为x * cost[i],然后剩余x-1份。 因此,状态转移方程为: 对于每个i(从1到N),每个可能的j(0到K-1): 如果j >0: 不购买的情况: dp[i+1][j-1] = min(dp[i+1][j-1], dp[i][j]) 购买的情况: 对于x in 1 to (K - j): 新的剩余是 (j +x) -1 = j +x -1 费用增加x * cost[i] 那么,转移后的状态是i+1,剩余j +x -1: dp[i+1][j +x -1] = min(dp[i+1][j +x -1], dp[i][j] + x * cost[i]) 但这里可能存在一个问题,比如,当在第i天购买x份,那么当天消耗1份,所以剩下的x-1份可以支撑接下来的x-1天。例如,如果x=3,当天消耗1,剩下2份,可以支撑接下来的2天(i+1和i+2),之后在第i+3天可能需要再次购买。但动态规划的状态转移是按天进行的,所以每次只能处理一天的情况,因此需要将购买后的剩余作为状态的一部分。 例如,假设在第i天购买x份,那么当天消耗1份,剩余j +x -1,其中j是之前的剩余。然后,第i+1天,剩余变为j +x -1 -1 = j +x -2吗?不,不是,因为第i+1天会自动消耗1份,因此在状态转移时,第i天购买后的剩余是j +x -1,然后第i+1天的剩余是 (j +x -1) -1 = j +x -2,但这是在第i+1天不购买的情况下。但是动态规划的状态转移应该处理每一天的情况,所以是否在第i天购买x份后,第i+1天的处理需要考虑剩余是否足够。 或者,正确的处理方式是:在第i天购买x份,当天消耗1份,剩余j +x -1。然后,第i+1天,无论是否购买,都会消耗1份,所以剩余变为 (j +x -1) -1 = j +x -2,除非在第i+1天再次购买。但动态规划的状态是跟踪到第i天结束时的剩余量,所以当处理第i天时,购买x份后,剩余j +x -1,这是在第i天结束后的剩余量。第i+1天开始时,剩余j +x -1,然后消耗1份,变为j +x -2,但此时如果j +x -2 >=0,则不需要购买,否则必须购买。但这样可能会导致状态转移变得复杂。 或者,可能我的状态定义有误。正确的状态应该是,dp[i][j]表示在第i天开始前,拥有j份食物时的最小总费用。这样,在第i天开始时,有j份食物,当天需要消耗1份,因此j必须>=1。否则,必须当天购买。 这或许更合理。例如,状态dp[i][j]表示第i天开始时拥有j份食物,那么在这一天,必须消耗1份,所以到第i天结束时剩余j-1份。此时,如果在第i天购买x份,则购买后的总食物是 (j-1) +x,这必须<=K,因为每次购买最多买K份,但这里可能要考虑存储限制。或者,可能购买后的食物量不能超过某个限制,比如每次购买后的总存储量不能超过K?题目中说“每次最多买K份”,但存储是否有上限?题目描述中的“每次最多买K份”指的是单次购买的数量不超过K,而存储没有上限吗?或者是否允许存储任意数量,只要每次购买不超过K? 需要明确问题中的条件。用户的问题描述是:“每次最多买K份的情况下如何用最少的钱买到足够的食物”。这里的“每次最多买K份”应该是指单次购买的数量不能超过K,但存储量没有限制,或者存储量是否有限制?例如,如果允许存储任意数量,那么每次购买可以买1到K份,但总存储量可以无限。但这样的话,问题可能更简单,因为可以提前在价格低的时候尽可能多买。但用户的问题可能存在存储限制,比如每次购买后存储不能超过某个量,或者题目中的条件可能隐含了每天只能持有当天的购买量加上之前的剩余,但需要更仔细分析。 根据用户的问题描述,可能存储量没有限制,但每次购买最多K份。例如,每次购买时可以买1到K份,但之后可以继续存储。例如,如果K=3,那么每次买的时候可以买1、2或3份,但之后可以继续买,只要每次不超过3份。但这样,可能最优策略是在价格最低的时候尽可能多买,直到满足剩余天数的需求,但受限于每次最多买K份。 但这样的情况下,动态规划的状态可能需要考虑剩余的食品数量和当前天数。例如,状态dp[i][j]表示在第i天开始前,已经有j份食物,此时的最小总费用。在第i天,必须消耗1份,所以剩下的j-1份。然后,在第i天可以选择购买x份(0<=x<=K,但x>=0?但根据问题描述,每天是否需要购买?或者是否可以在任何天数购买,只要满足每次购买不超过K份?) 或者,问题可能允许在任意天数购买,但每次购买的数量不能超过K份。例如,每天可以选择购买0到K份,但购买的数量不能超过K。但根据问题描述,可能每天必须购买足够当天所需的食物,或者可以在任意天数购买,只要保证每天有食物可用。 根据用户的问题描述:“在N天内每天需要一份食物并且每次最多买K份的情况下如何用最少的钱买到足够的食物”,应该理解为:每天必须消耗一份食物,而每次购买时可以买1到K份,但购买操作可以在任何天数进行,只要每次购买的数量不超过K。同时,需要保证每天都有食物可用,即不能出现某天没有食物的情况。 因此,正确的状态定义应该是:dp[i][j]表示到第i天结束(即已经满足了前i天的需求)后,还剩下j份食物时的最小总费用。其中,j的范围是0到K-1,因为每次购买最多K份,如果在第i天购买x份,那么剩下的食物是x - (i+1到购买后的天数)?或者更简单地说,每次购买x份后,可以支撑接下来的x天,但需要考虑之后是否再次购买。 不过,可能更准确的状态是:在第i天结束时,剩余j份食物。此时,j必须满足在后续天数中可以支撑到下一次购买。或者,状态中的j表示当前剩余的食品数量,这些食品可以用于未来的天数。 在这种情况下,状态转移需要考虑两种情况: 1. 在第i+1天不购买,使用剩余的j份中的1份来满足第i+1天的需求,因此剩余j-1份。 2. 在第i+1天购买x份(1<=x<=K),支付cost[i+1] * x的费用,并且剩余的食物变为j-1 +x,因为第i+1天消耗了1份(从之前的j中取出1份),然后购买了x份,所以剩余j-1 +x。但需要注意,购买后的剩余食物不能超过某个限制?根据问题描述,似乎没有存储上限,只要每次购买不超过K份。因此,j-1 +x可以是任意值,但每次购买x不能超过K。 但这样状态中的j可能变得很大,特别是如果K很大或者N很大时,这会导致状态空间爆炸。因此,必须重新审视问题是否有其他约束条件,或者是否存在优化状态空间的方法。 或者,可能问题中的存储量是无限的,但每次购买的数量最多K份,因此状态中的j可以很大,这显然不可行。因此,可能存在隐藏的条件,比如每次购买后,剩下的食物不能超过K份?或者用户的问题可能有其他条件需要明确。 此时可能需要重新审视问题描述。用户的问题是在N天内每天需要一份食物,每次最多买K份的情况下,如何用最少的钱购买足够的食物。可能每次购买的数量不能超过K,但存储量没有限制。例如,可以多次购买,每次买最多K份,但总存储量可以无限。这种情况下,状态中的j可能变得很大,导致无法处理。 显然,这样的情况下,动态规划的状态空间会变得不可行。因此,必须重新考虑是否有其他约束条件,或者是否存在某种优化方式。 例如,假设每次购买的数量不超过K,但可以多次购买,只要每次不超过K。此时,最优策略可能是在价格低的时候购买尽可能多的份数(最多K),以覆盖后续天数,从而减少高价格时的购买次数。因此,动态规划的状态需要跟踪当前剩余的食物数量,以及当前天数。 但为了状态空间的可处理性,必须找到j的上限。例如,在第i天,剩余的食物最多可以覆盖到第i + j天,因此j的上限是K + (剩余天数)。或者,可能每次购买最多K份,所以剩余的食物最多是K *某个次数,但这似乎并不明显。 或者,可以考虑,在任何时候,剩余的食物数量不会超过K,因为每次最多买K份,而之后每天消耗一份,所以购买后的剩余食物量最多为K-1(例如,购买K份,当天消耗1份,剩余K-1)。但这是否成立? 例如,在第i天购买x份(x <= K),那么当天消耗1份,剩余x-1份。如果在第i+1天又购买y份(y <= K),则剩余x-1 -1 + y = x + y -2。这可能会超过K-1,例如,如果x=K,y=K,那么剩余是K-1 -1 + K = 2K-2,这显然大于K-1。因此,之前的假设不成立。 这表明,我的状态定义可能存在问题。或者,问题中可能存在一个隐含条件,即每次购买后的总存储量不能超过某个值,但用户的问题中并未提及,因此可能需要重新审视问题。 或者,可能用户在问题中提到的“每次最多买K份”是指每次购买的数量不能超过K,但可以多次购买,存储量无限制。但这样,动态规划的状态中的j(剩余食物量)可能变得很大,导致无法处理。因此,必须寻找另一种状态定义方式,可能通过观察问题的性质,找到剩余食物的有效上限。 例如,假设在第i天,剩余j份食物,那么这些j份可以支撑接下来的j天(每天消耗1份)。因此,为了覆盖剩下的N - i天,所需的最少购买次数是ceil((N - i)/K)。但这样的分析可能有助于找到j的上限。 或者,观察到,如果当前剩余j份食物,那么这些j份可以支撑接下来的j天。因此,在未来的j天内不需要购买,但之后必须再次购买。因此,在第i天时,剩余j份,那么接下来的j天不需要购买,直到第i+j天。因此,动态规划的状态可以表示为天数i和剩余食物j,其中j <= K,因为如果在某天购买K份,之后消耗1份,剩余K-1份,可以支撑K-1天。这可能将j的上限限制为K-1,因为每次购买最多K份,消耗1份后剩余K-1,而之后如果不再购买,最多支撑K-1天。因此,在任何时候,剩余的食物数量j不超过K-1,因为如果超过的话,说明之前购买的次数超过一次,但每次购买最多K份,所以剩余的j应该是购买后的总和减去消耗,这可能不超过K-1? 或者,这可能是一个关键点:每次购买后,剩余的食品数量加上后续的消耗量不能超过某个值。例如,如果在第i天购买x份,消耗1份,剩余x-1,那么接下来的x-1天可以不购买。因此,最大的剩余量是K-1(当x=K时,剩余K-1)。因此,j的取值范围是0到K-1,因为任何时候,剩余的食物数量不可能超过K-1,因为如果某次购买x份,那么剩余x-1,而x<=K,因此x-1 <= K-1。而如果在后续的天数中再次购买,那么新的剩余将是新的x-1加上之前的剩余?或者,是否允许在剩余仍有食物的情况下再次购买? 例如,假设当前剩余j=2(K=3),在第i天,可以选择购买x=2份,那么总剩余变为j-1 +x =2-1+2=3。此时,3超过了K-1=2,这似乎有问题。因此,这表明之前的假设是错误的,即j的取值范围可能超过K-1。 这说明我的之前的分析存在错误,必须重新考虑状态定义。 正确的情况是:每次购买的x份可以在任何剩余情况下进行,只要x<=K。例如,当前剩余j=2(K=3),在第i天购买x=2份,那么当天消耗1份,所以总剩余是j +x -1 =2+2-1=3。这超过了K-1=2,因此,状态中的j可以超过K-1。这显然会导致状态空间变得很大,特别是当N很大时,这不可行。 因此,这表明我的状态定义可能不正确,或者需要找到其他方式来限制j的范围。 此时,可能需要重新审视问题,寻找是否有其他约束条件或性质可以利用。例如,每次购买x份,那么这些x份可以支撑接下来的x天(包括购买当天),因为当天消耗1份,之后x-1天各消耗1份。因此,在购买x份之后,接下来的x天不需要再次购买。这种情况下,动态规划的状态可以定义为当前天数i,并且需要找到在i天之后的最小费用。此时,状态转移可能考虑在i天购买x份,覆盖到i+x天,然后跳到i+x天进行处理。 例如,状态dp[i]表示处理完前i天的最小费用。对于每个i,可以枚举购买的x(1<=x<=K),并且覆盖接下来的x天(从i+1到i+x)。但必须确保i+x <=N。此时,费用是cost[i+1] *x(假设cost数组从1开始),并且转移到dp[i+x] = min(dp[i+x], dp[i] + cost[i+1] *x)。这类似于跳跃游戏的问题,其中每次可以选择跳1到K步,费用为当前步数对应的价格总和。 这种方法的可行性取决于问题的具体条件。例如,在第i天购买x份,那么覆盖接下来的x天,即第i+1到i+x天。但需要确保购买当天的价格是已知的,并且每次购买的数量x不超过K。这可能是一个有效的状态定义方式,将天数作为状态,而不需要考虑剩余的食物数量,因为每次购买覆盖固定的天数。 例如,假设dp[i]表示前i天已经处理完毕的最小费用。初始条件是dp[0]=0,表示第0天结束,还没有开始处理任何天数。对于每个i从0到N-1,对于每个x从1到K,如果i+x <=N,则dp[i+x] = min(dp[i+x], dp[i] + cost[i+1] *x)。其中,cost[i+1]是第i+1天的价格,因为如果在第i+1天购买x份,那么覆盖接下来的x天(i+1到 i+x)。 这种方法的正确性如何?例如,假设N=5天,K=3。如果在第1天购买3份,费用3*cost[1],覆盖第1、2、3天。然后,处理到第3天,剩下的第4、5天需要在第4天购买,假设购买2份,费用是2*cost[4],覆盖第4、5天。总费用3*cost[1] + 2*cost[4}。这种方法是否正确? 是的,因为每次购买x份覆盖接下来的x天。因此,这种状态转移可能有效,并且状态空间是O(N),每个状态转移是O(K),总时间复杂度是O(NK),这在N和K较大的情况下可能可行。 但是,这种方法假设每次购买必须覆盖连续的天数,而实际上,可能更优的策略是在某个中间天购买,即使之前的购买还有剩余。例如,如果第i+1天的价格非常低,可能值得在第i+1天购买,即使之前的购买还有剩余。因此,这种方法可能无法得到最优解,因为它强制每次购买覆盖连续的天数,而不允许在中间有更优的价格出现时提前购买。 因此,这种状态定义可能不正确,因为它无法处理在覆盖天数中间出现更低价的情况。例如,假设在第i天购买x份,覆盖i到i+x-1天,但在i+1天价格更低,此时可能需要提前购买,但这种方法不允许,因为它跳过了这些天数。 因此,这种方法可能不是最优的,正确的动态规划方法可能需要考虑剩余的食物数量。 回到最初的问题,正确的状态定义应该包括当前的天数和剩余的食品数量。此时,状态为dp[i][j],表示处理完第i天后,剩余j份食品的最小费用。其中,j可以是0到某个最大值,但根据问题描述,每次购买最多K份,因此剩余的食品数量可能受到限制。 例如,如果在第i天结束时剩余j份食品,那么在第i+1天开始时有j份,消耗1份后剩余j-1,此时需要决定是否购买。如果j-1 >=0,则第i+1天不需要购买,否则必须购买。但这里存在矛盾,因为如果j=0,处理完第i天后没有剩余,那么第i+1天必须购买至少1份,否则无法满足当天的需求。 因此,正确的状态转移应考虑两种情况: 1. 当前剩余j >=1:在第i+1天,消耗1份,剩余j-1,此时可以选择购买x份(x的范围是0到K,但必须满足购买后的剩余不超过存储限制?或者允许购买x份,只要x<=K)。但根据问题描述,购买是可选的,只要满足每天的需求。因此,如果j-1 >=0,则第i+1天可以不购买,剩余j-1。或者,即使有剩余,也可以选择购买,以利用当天的低价。 但根据问题描述,是否允许在仍有剩余的情况下购买?例如,即使还有食物剩余,但当天价格很低,是否可以购买更多?是的,因为题目中没有限制必须在食物用完时才能购买,只要每次购买的数量不超过K即可。因此,状态转移应该允许在任何情况下购买,只要购买的数量不超过K。 因此,状态转移方程为: 对于每个i,j: 处理第i+1天: 如果不购买,则要求j >=1(否则无法满足当天的需求),此时剩余变为j-1,费用不变: dp[i+1][j-1] = min(dp[i+1][j-1], dp[i][j]) 如果购买x份,x的范围是1到K: 费用增加x * cost[i+1],剩余变为 (j-1) +x,因为当天消耗1份(从j中扣除),然后购买x份。因此,新的剩余是 (j-1) +x = j +x -1。注意,这里j是处理完第i天后的剩余,第i+1天开始时有j份,消耗1份后剩余j-1,然后购买x份,因此总剩余j-1 +x。这必须满足j-1 +x >=0,但x>=1,所以总剩余至少是j-1 +1 =j >=0。因此,当购买x份时,新的剩余是 j +x -1。 但此时,如果允许无限存储,那么j +x -1可以是任意大的值,这会导致状态空间爆炸。因此,必须找到j的上限。 这里的关键观察是,购买更多的份数超过未来需要的天数是没有意义的。例如,如果剩余天数是m天(即总天数N - i),那么最多需要购买m份,超过的话会被浪费。因此,在任何时候,剩余的食品数量j不应超过剩余天数(N - i)。因为如果j > N -i,那么多余的食品不会被消耗,因此无需购买超过需要的数量。因此,在状态dp[i][j]中,j的上限是N -i。此外,由于每次购买最多K份,所以x <=K。因此,j的上限可以进一步被限制为 min(j_prev +x -1, N - (i+1)),其中j_prev是之前的剩余,x是购买的份数。 例如,在第i天处理完后,剩余j份,剩余天数为N -i天。在第i+1天,购买x份,则剩余天数为N - (i+1) = N -i -1。因此,新的剩余j&#39; = j +x -1,必须不超过 N -i -1,否则多余的食品会被浪费。因此,购买x的最大值可以取到 min(K, N -i -1 - (j-1) +1),这可能比较复杂。 或者,可以将状态中的j限制为不超过N -i,因为多余的食品没有意义。因此,在状态转移时,j的上限是N -i。这样,动态规划的状态空间为O(N^2),这在N较大的情况下可能不可行,但对于一般的问题规模,可能可以接受。 假设N=1000,K=100,那么状态数为1000*1000=1e6,这是可行的。 因此,状态定义为dp[i][j],表示处理完第i天后,剩余j份食物的最小费用,其中0 <=i <=N,0 <=j <=N -i。 初始化:dp[0][0] =0,表示第0天结束,剩余0份,费用0。其他状态初始化为无穷大。 状态转移: 对于每个i从0到N-1: 对于每个可能的j(0 <=j <=N -i): 如果处理第i+1天: 情况1:不购买。这要求j >=1,因为第i+1天需要1份食物。因此,如果j >=1: 新的j_new = j -1 如果 i+1 <=N,且 j_new <=N - (i+1): dp[i+1][j_new] = min(dp[i+1][j_new], dp[i][j]) 情况2:购买x份,x从1到K: 购买x份,费用为x * cost[i+1] 新的j_new = (j -1) +x = j +x -1 需要满足: j +x -1 <= N - (i+1) (因为处理完第i+1天后,剩余j_new份,剩余天数为N - (i+1)天,因此j_new不能超过剩余天数) 同时,x <=K 此外,因为购买x份必须在第i+1天进行,所以需要确保处理完第i+1天后,剩余的j_new >=0. 因此,x的取值范围是: x >= max(1, 1 - (j -1)) → 因为 j +x -1 >=0 → x >=1(因为j可以為0,此时j-1=-1,所以需要x >=1) 所以,x的合法范围是1 <=x <= min(K, (N - (i+1)) - (j -1) +1 ) 或者更简单地说: j_new = j +x -1 <= N - (i+1) → x <= N - (i+1) - j +1 +1 ? 可能需要重新推导: j_new = j +x -1 <= (N - (i+1)) 因为处理完第i+1天后,还有N - (i+1)天,因此剩下的食物j_new必须 <=N - (i+1),否则多余的无法被消耗。 因此: x <= (N - (i+1)) - (j -1) +1 → x <= (N -i -1) -j +1 +1 → x <= N -i -j +1 ? 这可能不太直观,或者更直接的条件是: x <= (N - (i+1)) - (j_new - x +1) ? 可能我需要重新整理。 正确的条件是,在购买x份后,剩下的食物j_new = j-1 +x,必须 <= 剩余的天数,即: j_new <= N - (i+1) 即: j-1 +x <= N -i -1 → x <= N -i -1 -j +1 +1 ? 抱歉,可能需要重新计算: 处理完第i+1天后,剩余的天数是N - (i+1) = N -i -1天。 剩余的食品j_new必须 <= N -i -1,否则多出的部分无法被消耗,因此是浪费的,所以最优解不会保留超过需要的食品。因此: j_new = j-1 +x <= N -i -1 → x <= N -i -1 - (j-1) → x <= N -i -j +0 → x <= (N -i -j) +0 因此,x的最大可能取值为 min(K, N -i -j ) 但是,如果 N -i -j 是负数,则不能购买。因此,当 N -i -j >=1 时,x最多取到 min(K, N -i -j ) 例如,当处理到第i天,剩余j份,剩余天数是N -i天。在第i+1天,剩余天数是N -i -1天。购买x份后,剩下的食品是j-1 +x,必须 <= N -i -1 → x <= (N -i -1) - (j-1) = N -i -j. 因此,x的取值范围是: 1 <=x <= min(K, N -i -j ) 但这里如果 N -i -j <1,则无法购买,因为x至少是1。因此,在购买的情况下,需要满足 N -i -j >=1,否则无法购买足够的x来满足剩余天数。 这可能比较复杂,但可以通过循环x从1到min(K, N -i -j) 来处理。 因此,状态转移的购买情况为: for x in 1 to min(K, N -i -j): new_j = j-1 +x cost_increment = x * cost[i+1] if i+1 <=N and new_j <=N - (i+1): dp[i+1][new_j] = min(dp[i+1][new_j], dp[i][j] + cost_increment) 但需要注意,当j=0时,是否允许购买。因为如果j=0,则在处理第i+1天时,必须购买,否则无法满足需求。因此,当j=0时,情况1(不购买)不可行,必须执行情况2(购买)。 因此,状态转移的条件需要分j=0和j>=1两种情况: 对于每个i和j: if j >=1: // 情况1:不购买 new_j = j-1 if new_j <= N - (i+1): dp[i+1][new_j] = min(...) // 情况2:购买x份,x从1到min(K, ...) x_max = min(K, N -i -j ) if x_max >=1: for x=1 to x_max: new_j = j-1 +x cost_inc = x * cost[i+1] if new_j <= N - (i+1): dp[i+1][new_j] = min(...) 当j=0时,只能购买x份,且x必须 >=1,并且必须满足 new_j = 0-1 +x >=0 → x >=1,因为 new_j =x-1 >=0 → x >=1. 同时,x的上限是min(K, N -i -0 ) → min(K, N -i ) 因为 j=0,所以 x <= N -i -0 → x <= N -i. 所以,对于j=0: x_max = min(K, N -i ) 并且 new_j =x-1 <=N -i -1 → x-1 <=N -i -1 →x <= N -i →这与x_max的条件一致。 因此,当j=0时,必须购买x份,其中1<=x <= min(K, N -i ) 因此,综合上述,状态转移的逻辑可以分为j=0和j>=1的情况。 现在,初始化dp[0][0]=0,其他为无穷大。 最终答案是dp[N][0],因为处理完N天后,剩余0份即可。 现在,需要验证该状态转移是否正确。 举例来说,假设N=3天,K=2,cost数组为[0, 1, 2, 3](假设第1天价格为1,第2天2,第33)。 最优策略是在第1天购买2份,覆盖第1、2天,然后在第3天购买1份。总费用是2*1 +1*3=5. 根据状态转移: 初始化dp[0][0]=0. 处理i=0(第0天结束): j=0,必须购买x份,x的范围是1到 min(2,3-0)=2. 对于x=1: new_j=0-1 +1=0 → i+1=1,j_new=0. 费用是1*1=1 → dp[1][0]=1. 对于x=2: new_j=0-1 +2=1 → i+1=1,j_new=1. 费用是2*1=2 → dp[1][1]=2. 现在处理i=1,j=0和j=1. 对于i=1,j=0: 必须购买x=1或2,但剩余天数是3-1=2天。x的范围是1到 min(2,3-1)=2. x=1: new_j=0-1 +1=0 → i+1=2,费用是1*2=2 → dp[2][0] =1+2=3. x=2: new_j=0-1 +2=1 →费用是2*2=4 → dp[2][1}=2+4=6. 对于i=1,j=1: 可以选不购买,转移到i+1=2,j=0,费用不变为2 → dp[2][0] = min(3, 2) → 2. 或者购买x=1到 min(2,3-1 -1)=1 (因为 N-i-j=3-1-1=1 →x_max=1). x=1: new_j=1-1 +1=1 →费用2+1*2=4 → dp[2][1}= min(6,4) →4. 现在,处理i=2,j=0和j=1. 对于i=2,j=0: 必须购买x=1或2。剩余天数3-2=1天,x_max=min(2,1)=1. x=1: new_j=0-1 +1=0 →费用2+1*3=5 → dp[3][0}=5. 对于i=2,j=1: 不购买,转移到i=3,j=0,费用4 → dp[3][0}= min(5,4) →4. 或者购买x=1到 min(2,3-2 -1)=0,所以无法购买。因为 N-i-j=3-2-1=0,x_max=0,无法购买。因此只能不购买,转移到j=0. 因此,最终dp[3][0}=4,这对应购买策略:第1天买2份(费用2),覆盖第1、2天,剩余1份到第2天结束。然后第3天无需购买,因为剩余1份,消耗后结束。这显然不正确,因为第3天需要一份,但剩余1份在第2天结束后,处理第3天时: 当i=2(处理完第2天),j=1: 第3天开始时有1份,消耗后剩余0,满足需求,不需要购买。费用是2(第1天买2份的费用) +0=2?这显然有问题,因为第3天没有购买,但费用计算是否正确? 哦,这里可能我的举例中的费用计算有误。让我们重新分析: 当i=1,j=1的情况下,费用是2(对应第1天购买2份的费用)。 处理i=1,j=1时,在第2天: 不购买,转移到i=2,j=0,费用不变为2。此时,第2天是否已经处理完毕?是的,因为i=2表示处理完第2天,此时费用还是2,意味着在第2天没有购买,使用了之前的剩余。 那么,第3天处理时: i=2,j=0必须购买x=1,费用是2 +1*3=5 → dp[3][0}=5. 但是当i=2,j=1时: 不购买,转移到i=3,j=0,费用4(之前的费用是4,对应i=2,j=1的情况的dp是4?可能之前的计算有误。 让我们重新计算: i=1,j=1的dp值是2(来自第1天购买2份,费用2)。 处理i=1,j=1时: 情况1:不购买,转移到i=2,j=0,费用仍然是2 → dp[2][0}=2. 情况2:购买x=1(因为 N-i-j=3-1-1=1 →x_max=1): 费用是2 +1*2=4 → new_j=1-1+1=1 → dp[2][1}=4. 现在,i=2: 处理j=0的情况: 必须购买x=1 →费用2 +1*3=5 → dp[3][0}=5. 处理j=1的情况: 不购买,转移到i=3,j=0,费用4 → dp[3][0}= min(5,4)=4. 所以最终答案是4,这对应费用为2(第1天买2份) +2(第2天买1份?但这里的费用计算可能有问题。 或者,这里的状态转移可能存在错误,因为当i=2,j=1时,处理第3天: 第3天开始时,有1份,消耗1份后剩余0。不需要购买,因为已经处理完第3天?或者,是否必须保证处理完第3天后剩余0份? 或者,状态dp[i][j]表示处理完第i天后剩余j份。对于i=3,j必须为0,因为所有天数已经处理完毕,不需要剩余食物。因此,最终答案是dp[3][0}. 在这个例子中,正确的费用应该是: 第1天买2份,费用2 →覆盖第1、2天,第3天需要购买1份,费用3 →总费用5。但根据状态转移,得到的是4,这说明状态转移存在错误。 这表明我的状态转移逻辑有误,可能因为在购买时的费用计算不正确。 问题出在购买x份时的价格是cost[i+1],即第i+1天的价格。例如,在第i=1天(处理完第1天后),j=1,表示剩余1份。处理第i+1=2天时: 如果不购买,则消耗1份,剩余0,费用不变为2。这对应的是第2天没有购买,因此第2天的食物来自之前的剩余,而费用没有增加。这正确吗? 是的,因为第2天的需求由剩余的食物满足,不需要购买,所以费用不增加。但这样,第3天的处理: 当i=2,j=0,必须购买1份,费用2+3=5。或者,当i=2,j=1,不购买,转移到i=3,j=0,费用为4?这4是怎么来的? 原来,当i=1,j=1,在第2天购买x=1份,费用是2(之前的费用) +1*2(第2天的价格)=4。此时,在第2天购买了1份,价格为2,所以总费用4。处理完第2天后,剩余的j是1-1 +1=1。因此,第3天开始时,有1份,消耗后剩余0,无需购买。因此,总费用4是正确的,但在这个例子中,第3天的价格是3,但根据状态转移,可能不需要购买,因为剩余1份足够第3天使用。因此,正确的总费用应该是2(第1天买2份) +2(第2天买1份)=4,但实际上,第3天不需要购买,因为剩余1份足够第3天使用。那是否可能? 是的。例如: 第1天买2份,费用2 →覆盖第1天(消耗1,剩1)和第2天(消耗1,剩0)。 但在状态转移中,当i=1,j=1表示处理完第1天后剩1份。第2天处理时,不购买,转移到i=2,j=0,费用2。此时,第2天使用剩余的1份中的1份,满足需求。然后,i=2,j=0,必须购买x=1份,费用2+3=5,覆盖第3天。 或者,如果在第2天购买x=1份(费用2*1=2),则总费用为2(第1天) +2(第2天)=4。此时,购买1份,在第2天消耗1份,剩余1-1 +1=1。处理完第2天,j=1。然后第3天,i=2,j=1,不购买,转移到i=3,j=0,费用4。这样,第3天使用剩余的1份中的1份,满足需求,无需购买。因此,总费用4是正确的,即第1天买2份(费用2),第2天买1份(费用2),共4。这确实比之前的策略更优。 但在这个例子中,第3天的价格是3,而第2天的价格是2,因此,这样的策略确实更优。因此,动态规划的状态转移是正确的。 这表明,我的状态转移逻辑是正确的,而之前的示例中的最优解确实是4,而非5。因此,可能我的初始假设错误,正确的解是4。 因此,状态转移的逻辑是正确的。 现在,回到用户的问题,需要将这个动态规划的思路用Java实现。 接下来,编写Java代码的大致步骤: 1. 初始化一个二维数组dp,大小为 (N+1) x (K+1),因为j的最大值是N -i,但为了简化,可以设置j的上限为K(假设当K较小时,实际j不会超过K)。或者,更准确地,j的上限是 min(K, N-i)等,但为了处理方便,可以设置j的上限为 K-1,因为每次购买最多K份,消耗1份后剩余最多K-1。这可能是一个优化点。 但根据之前的分析,j的范围可能超过K-1,例如,当多次购买后,j可以累积。因此,必须允许j的范围到N。 但是,当K较小时,例如K=3,N=100,这样的状态空间会很大,导致计算困难。因此,需要寻找优化方法。 或者,根据问题的性质,当每次购买最多K份,那么剩余的食物j最多是K-1 + K-1 + ...,这可能并不成立。因此,可能必须允许较大的j值。 但在实际情况中,当剩余的天数较少时,j的上限也会相应减少。例如,处理到第i天时,剩余的天数为N -i,因此j的上限为N -i。因此,在代码中,可以使用动态的j范围,即对于每个i,j的范围是0到N -i。 这可以节省空间,但在代码中可能难以实现,因此,可以使用一个二维数组,其中j的范围是0到N,因为最大的N-i是当i=0时,j可以是N. 因此,Java代码的大致结构如下: 初始化dp数组为无穷大,dp[0][0] =0. 遍历i从0到N-1: 遍历j从0到N-i: 如果dp[i][j]是无穷大,跳过. 情况1:j >=1,不购买. new_j = j-1. if new_j <=N - (i+1): dp[i+1][new_j] = Math.min(dp[i+1][new_j], dp[i][j]). 情况2:购买x份,x从1到x_max: x_max = Math.min(K, N -i -j). if x_max <1 →跳过. for x=1 tox_max: cost_inc = x * cost[i+1]. new_j = j-1 +x. if new_j <=N - (i+1): dp[i+1][new_j] = Math.min(dp[i+1][new_j], dp[i][j] + cost_inc). 最终结果是dp[N][0}. 但需要注意,Java中数组的索引,以及cost数组的索引是否正确。例如,假设cost数组的索引是0-based,那么第i天的价格是cost[i-1],需要调整索引。 现在,假设cost数组是1-based,即cost[1]到cost[N]对应第1天到第N天的价格。 在代码中,i的范围是0到N,对应处理完前i天。 例如,当i=0,处理完0天;i=1,处理完1天,等等。 因此,第i+1天对应数组中的索引i+1,而cost[i+1]是第i+1天的价格。 现在,编写Java代码: public class FoodPurchase { public static int minCost(int N, int K, int[] cost) { int[][] dp = new int[N+1][N+1]; // 最大可能j到N for (int i =0; i <=N; i++) { Arrays.fill(dp[i], Integer.MAX_VALUE); } dp[0][0] =0; for (int i=0; i <N; i++) { for (int j=0; j <= N -i; j++) { if (dp[i][j] == Integer.MAX_VALUE) { continue; } // 情况1:不购买,j >=1 if (j >=1) { int new_j = j-1; if (new_j <= N - (i+1)) { if (dp[i+1][new_j] > dp[i][j]) { dp[i+1][new_j] = dp[i][j]; } } } // 情况2:购买x份 int x_max = Math.min(K, N -i -j); if (x_max <1) { continue; } for (int x=1; x <=x_max; x++) { int new_j = j -1 +x; if (new_j > N - (i+1)) { continue; } int cost_inc = x * cost[i]; // 假设cost是0-based,第i+1天对应cost[i] if (dp[i][j] + cost_inc < dp[i+1][new_j]) { dp[i+1][new_j] = dp[i][j] + cost_inc; } } } } return dp[N][0]; } } 但这里可能存在索引错误,例如,cost数组的索引。假设用户提供的cost数组是0-based,包含N天的价格,那么第i+1天的价格是cost[i]。 例如,N=3天,cost数组为[1,2,3],对应第1、2、3天。 在代码中,当i=0(处理完第0天),处理第i+1=1天,cost[i] = cost[0]=1。 因此,购买x份的费用是x * cost[i]. 这似乎是正确的。 但需要验证。 例如,之前的例子,N=3,K=2,cost数组是[1,2,3]. 调用minCost(3,2, new int[]{1,2,3}). 让我们跟踪执行: 初始化dp[0][0]=0. i=0: j=0: x_max=Math.min(2,3-0-0)=2. x从1到2: x=1: new_j=0-1+1=0. cost_inc=1*1=1. dp[1][0] =1. x=2: new_j=0-1+2=1. cost_inc=2*1=2. dp[1][1}=2. i=1: j=0: 必须购买: x_max=Math.min(2,3-1-0)=2. x=1: new_j=0-1+1=0. cost_inc=1*2=2. dp[2][0] =1+2=3. x=2: new_j=0-1+2=1. cost_inc=2*2=4. dp[2][1}=4. j=1: 情况1:不购买,转移到i=2, j=0,费用2. 因此,dp[2][0] = min(3, 2) →2. 情况2:x_max=Math.min(2,3-1-1)=1. x=1: new_j=1-1 +1=1. cost_inc=1*2=2. dp[2][1}= min(4, 2+2=4) →4. i=2: j=0: 必须购买x_max=Math.min(2,3-2-0)=1. x=1: new_j=0-1+1=0. cost_inc=1*3=3. dp[3][0}=2+3=5. j=1: 情况1:不购买,转移到i=3,j=0,费用4. 因此,最终dp[3][0}=4. 这与之前的分析一致,总费用4,即第1天买2份(费用2),第2天买1份(费用2),无需在第3天购买,因为第2天购买后剩余1份,满足第3天的需求。这确实正确,因为第3天的价格更高,所以最优策略确实如此。 因此,代码的逻辑是正确的。 但需要处理数组的初始化问题,例如,在Java中,数组的默认初始化可能不行为,因此需要显式填充为无穷大。 此外,注意N的范围,如果N较大(例如1e4),这会导致O(N^2)的时间和空间复杂度,可能不可行。但在用户的问题中,可能N和K的规模较小,或者用户希望得到一个正确的动态规划解法,而不考虑最优化的时间复杂度。 综上,Java代码的实现应该如上所述。现在,根据用户的要求,需要将上述思考过程整合成一个清晰的回答,并给出代码示例和相关问题。</think>### 解决方案 #### 问题分析 在N天内每天需要一份食物,每次最多购买K份,目标是通过动态规划找到最小采购成本。关键在于利用低价天购买更多食物,同时满足存储限制和购买次数限制。 #### 动态规划状态定义 定义 `dp[i][j]` 为处理完前 `i` 天后,剩余 `j` 份食物时的最小费用。状态转移需考虑两种操作: 1. **不购买**:消耗现有食物,剩余 `j-1` 份。 2. **购买x份**:花费 `x * cost[i+1]`,剩余 `j+x-1` 份。 #### 状态转移方程 - **不购买**:`j >= 1` 时,`dp[i+1][j-1] = min(dp[i+1][j-1], dp[i][j])` - **购买x份**:`x ∈ [1, min(K, 剩余天数)]`,更新 `dp[i+1][j+x-1] = min(dp[i+1][j+x-1], dp[i][j] + x * cost[i+1])` #### 边界条件 - 初始状态:`dp[0][0] = 0`(第0天无费用) - 其他状态初始化为无穷大。 #### Java代码实现 ```java public class FoodPurchase { public static int minCost(int N, int K, int[] cost) { int[][] dp = new int[N + 1][N + 1]; for (int i = 0; i <= N; i++) { Arrays.fill(dp[i], Integer.MAX_VALUE); } dp[0][0] = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j <= N - i; j++) { if (dp[i][j] == Integer.MAX_VALUE) continue; // 不购买,要求j >=1 if (j >= 1) { int newJ = j - 1; if (newJ <= N - (i + 1)) { dp[i + 1][newJ] = Math.min(dp[i + 1][newJ], dp[i][j]); } } // 购买x份 int remainingDays = N - i; int xMax = Math.min(K, remainingDays - j); if (xMax < 1) continue; for (int x = 1; x <= xMax; x++) { int newJ = j - 1 + x; if (newJ > N - (i + 1)) continue; int totalCost = dp[i][j] + x * cost[i]; if (totalCost < dp[i + 1][newJ]) { dp[i + 1][newJ] = totalCost; } } } } return dp[N][0]; } public static void main(String[] args) { int N = 3; int K = 2; int[] cost = {1, 2, 3}; System.out.println(minCost(N, K, cost)); // 输出应为4 } } ``` #### 代码说明 - **初始化**:`dp` 数组初始化为无穷大,表示不可达状态。 - **状态转移**:遍历每一天和剩余食物量,更新不购买或购买后的状态。 - **复杂度**:时间复杂度为 $O(N^2K)$,适用于小规模问题。 ### 相关问题 1. 如何处理存储限制更严格的采购问题? 2. 动态规划如何优化空间复杂度? 3. 如果允许退货或价格波动,算法如何调整? 4. 贪心算法是否适用于此问题?与动态规划相比有何优劣? [^1]: 动态规划的状态转移需确保子问题最优解的正确性。 [^2]: 区间选择问题中,通过维护额外信息构造最优解。
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