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  • 简单的dp hdu 数塔(水题)

    数塔

    Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
    Total Submission(s): 21314    Accepted Submission(s): 12808


    Problem Description
    在讲述DP算法的时候,一个经典的样例就是数塔问题,它是这样描写叙述的:

    有例如以下所看到的的数塔。要求从顶层走究竟层,若每一步仅仅能走到相邻的结点。则经过的结点的数字之和最大是多少?

    已经告诉你了,这是个DP的题目,你能AC吗?
     

    Input
    输入数据首先包含一个整数C,表示測试实例的个数。每一个測试实例的第一行是一个整数N(1 <= N <= 100)。表示数塔的高度,接下来用N行数字表示数塔。当中第i行有个i个整数,且全部的整数均在区间[0,99]内。
     

    Output
    对于每一个測试实例,输出可能得到的最大和。每一个实例的输出占一行。
     

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

    Sample Output
    30
     

    Source
    2006/1/15 ACM程序设计期末考试

    总的来说是dp的入门级题目吧,由于要表示这个状态方程比較简单。从下往上:dp[i][j]+=dp[i+1][j+1],dp[i+1][j]

    从上往上呢:dp[i][j]+=max(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j];可是从上往下你还要推断两边界的值,当它处于左边界的时候

    有dp[i][0]+=dp[i-1][0];右边界则是dp[i][i]+=dp[i-1][j-1];

    以下是代码:

    /*
    从上到下
    */
    #include<stdio.h>
    #include<iostream>
    #define max(a,b) a>b?a:b
    using namespace std;
    int dp[360][360];
    int main()
    {
      int t,i,j,n;
      int maxn;
      cin>>t;
      while(t--)
      {
        cin>>n;
        for(i=0;i<n;i++)
            for(j=0;j<=i;j++)
                cin>>dp[i][j];
            for(i=1;i<n;i++)
            {
              dp[i][0]+=dp[i-1][0];
              dp[i][i]+=dp[i-1][i-1];
            }
            for(i=2;i<n;i++)
            {
              for(j=1;j<i;j++)
                  dp[i][j]+=max(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]);
            }
            for(maxn=-1,j=0;j<n;j++)
                maxn=max(maxn,dp[n-1][j]);
            cout<<maxn<<endl;
      }
      return 0;
    }
    /*
    从下到上
    */ #include<iostream>
    #include<cstdio>
    int dp[1001][1001];
    #define max(a,b) a>b?

    a:b using namespace std; int main(int i,int j) { int t; int n; cin>>t; while(t--) { cin>>n; for(i=0;i<n;i++) for(j=0;j<=i;j++) cin>>dp[i][j]; for(i=n-1;i>=0;i--) for(j=0;j<=i;j++) dp[i][j]+=max(dp[i+1][j+1],dp[i+1][j]); cout<<dp[0][0]<<endl; } return 0; } 相比而言这个会更简单,由于这样它就就归到一个定点,不用推断它是否为最大值了,另一种记忆化搜索,是在动态规划基础上进行优化的



     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liguangsunls/p/6814763.html
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