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HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)

原题链接: ​​http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2084​​​
HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_动态规划
测试样例:

Sample Input
1
5
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
Sample Output
30

解题思路: 这是一道简单的DP问题,我们写这种题目通常有四步骤:

  1. 刻画一个最优解的结构特征(即找状态并刻画)
  2. 递归定义最优解的值(不是代表递归计算,而是找状态转移方程)
  3. 计算最优解的值,通常采用自底向上的方法。
  4. 利用计算出的信息构造一个最优解。

那么对于这道题,我们按步骤来,我们要求的是从顶层走到底层的最大结点之和。路径要求为每次只能走相邻的结点。那么我们用HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_最优解_02来刻画第HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_#define_03行第HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_最优解_04列的状态,即走到此结点的最大结点之和。那么对于这个结点它是由什么来决定的呢?我们发现,剔除特殊情况(这些点我们都要进行特判),走到这个结点是可以通过其他两个状态过来的:HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_#define_05HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_#define_06过来的,同样它们代表的也是最大结点之和,那么我们的状态转移方程就显而易见了:HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_最优解_07,其中HDU——2084 数塔(入门DP题,附dp详细思路)_动态规划_08表示当前结点的数值。列出状态转移方程之后,我们自然可以计算最优解了,对于初始状态,即在第一行的时候,最大结点之和就是它自己。OK,具体看代码。(这并不是最优解法,具体看后面)

AC代码:

/*

*
*/
#include<bits/stdc++.h> //POJ不支持

#define rep(i,a,n) for (int i=a;i<=n;i++)//i为循环变量,a为初始值,n为界限值,递增
#define per(i,a,n) for (int i=a;i>=n;i--)//i为循环变量, a为初始值,n为界限值,递减。
#define pb push_back
#define IOS ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0); cout.tie(0)
#define fi first
#define se second
#define mp make_pair

using namespace std;

const int inf = 0x3f3f3f3f;//无穷大
const int maxn = 1e2+2;//最大值。
typedef long long ll;
typedef long double ld;
typedef pair<ll, ll> pll;
typedef pair<int, int> pii;
//*******************************分割线,以上为自定义代码模板***************************************//

int dp[maxn][maxn];//为了节省空间,我们这里可以用dp来存储输入数据。
int n,t;
int main(){
//freopen("in.txt", "r", stdin);//提交的时候要注释掉
IOS;
while(cin>>t){
while(t--){
cin>>n;
rep(i,1,n){
rep(j,1,i)
cin>>dp[i][j];
}
//从第一行开始进行状态转移
rep(i,2,n){
rep(j,1,i){
//特判,处于边界只有一条路能到。
if(j==1){
dp[i][j]+=dp[i-1][j];
}
else if(j==i){
dp[i][j]+=dp[i-1][j-1];
}
else
dp[i][j]+=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1]);
}
}
int ans=0;//由于最终状态有多个,我们仍需找出最大值。
rep(j,1,n){
ans=max(dp[n][j],ans);
}
cout<<ans<<endl;
}
}
return 0;
}

我们这里是从上到下的,那么到最终状态是有多个,这并不是我们想要的状态,那么我们是否可以从下往上呢?当然可以,我们自然可以逆向思维。这样的好处就是我们在到达最终状态后只有一个,这个就是全局最优解,且我们不用考虑边界,因为从下往上始终有两条路。OK,我们只要更改转移方向即可。

优化AC代码:

/*

*
*/
#include<bits/stdc++.h> //POJ不支持

#define rep(i,a,n) for (int i=a;i<=n;i++)//i为循环变量,a为初始值,n为界限值,递增
#define per(i,a,n) for (int i=a;i>=n;i--)//i为循环变量, a为初始值,n为界限值,递减。
#define pb push_back
#define IOS ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0); cout.tie(0)
#define fi first
#define se second
#define mp make_pair

using namespace std;

const int inf = 0x3f3f3f3f;//无穷大
const int maxn = 1e2+2;//最大值。
typedef long long ll;
typedef long double ld;
typedef pair<ll, ll> pll;
typedef pair<int, int> pii;
//*******************************分割线,以上为自定义代码模板***************************************//

int dp[maxn][maxn];//为了节省空间,我们这里可以用dp来存储输入数据。
int n,t;
int main(){
//freopen("in.txt", "r", stdin);//提交的时候要注释掉
IOS;
while(cin>>t){
while(t--){
cin>>n;
rep(i,1,n){
rep(j,1,i)
cin>>dp[i][j];
}
//从第最后行开始进行状态转移
per(i,n-1,1){
rep(j,1,i){
//无需特判
dp[i][j]+=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]);
}
}
cout<<dp[1][1]<<endl;
}
}
return 0;
}


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