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  • Poj_1088_滑雪(DP)

    一、Description(poj1088)

    Michael喜欢滑雪百这并不奇怪,  因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子

    1  2  3  4 5

    16 17 18 19 6

    15 24 25 20 7

    14 23 22 21 8

    13 12 11 10 9

    一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-...-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。

    Input

    输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <=  100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。

    Output

    输出最长区域的长度。

    二、问题分析

          典型的DP问题,动态规划背后的基本思想非常简单。大致上,若要解一个给定问题,我们需要解其不同部分(即子问题),再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次,从而减少计算量: 一旦某个给定子问题的解已经算出,则将其记忆化存储,以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。

          解这个问题与解其它的DP问题几乎没有什么两样。第一步找到问题的“状态”,第二步找到“状态转移方程”,然后基本上问题就解决了。首先,我们要找到这个问题中的“状态”是什么?我们必须注意到的一点是,到达一个坐标的方式最多有四种:上下左右四个方向,而且值必须必坐标值要大。然后再从这四个来源中选取符合要求的点,并从中选出S[i][j]最大的,也就是路径长度最长的,而所选出的这个坐标又可以当成是一个子问题递归求解。由于使用了记忆化存储,所以可以先直接查表,如果表中存在子问题的解则直接返回,否则就按上面的分析过程找到最大路径并存储。经过上面的分析,很容易可以得出问题的状态和状态转移方程。

    S[i][j]=1 + max(S[i-1][j], if i>0 ; S[i][j-1], if j>0;S[i+1][j] , if i<m-1 ; S[i][j+1], if  j<n-1 )

    三、解决方案

           有了上面的分析,编码就比较简单了。用一个二维数组用于读取坐标,再用一个二维数组用于记忆化存储。再写一个方法计算每一个坐标的值,并从四个方向分析上一步的最大值,并递归调用方法。算出本坐标的最大值并存储。最后,找出S数组中的最大值即是所求的最大路径。

    import java.util.Scanner;
    public class N1088_skate{
      private int h[][]=new int[101][101];
      private int m[][]=new int[101][101];
      private int r,c;
    
      private void init(){
        Scanner sc=new Scanner(System.in);
        r=sc.nextInt();
        c=sc.nextInt();     
        for(int i=0;i<r;i++)
            for(int j=0;j<c;j++){
                h[i][j]=sc.nextInt();
        		m[i][j]=-1;
            }
      }
    
      //递归获取从点(i,j)出发滑行的最大长度
      public int searchWithMenmo(int x,int y){
    		if( m[x][y]!=-1)
    		    return m[x][y];
    		else{
    			int max=0;
    			if(x>=1){
    				if(h[x-1][y]>h[x][y]){
    					max=Math.max(max,searchWithMenmo(x-1,y));
    				}
    			}
    			if(y>=1){
    				if(h[x][y-1]>h[x][y]){
    					max=Math.max(max,searchWithMenmo(x,y-1));
    				}
    			}
    			if(x<r-1){
    				if(h[x+1][y]>h[x][y]){
    					max=Math.max(max,searchWithMenmo(x+1,y));
    				}
    			}
    			if(y<c-1){
    				if(h[x][y+1]>h[x][y]){
    					max=Math.max(max,searchWithMenmo(x,y+1));
    				}
    			}
    			m[x][y]=max+1;
    			return m[x][y];
    	}
      }
    
     public int getMaxHeight(){
       int temp;
       int Max=-1;
       for(int i=0;i<r;i++){
            for(int j=0;j<c;j++){
                temp=searchWithMenmo(i,j);
                if(Max< temp)
                    Max=temp;    
            }
        }
        return Max;
      }
      public static void main(String args[]){
        N1088_skate m=new N1088_skate();
        m.init();
        System.out.println(m.getMaxHeight());
      	}
    }


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